Cloud Design Pattern

• Ambassador pattern

适合多个App共享一些网络功能或者不方便修改程序加入网络功能，将网络功能放入单独的进程中

Ambassador pattern

• Anti-Corruption Layer pattern

老系统与新系统之间加一层转换层，避免老系统污染新系统

Anti-Corruption Layer pattern

• Backends for Frontends pattern

为移动端或者web端搭建不同的后端，可以使不同的后端为不同的前端作优化

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• Bulkhead pattern

将client请求service的资源分组，避免一类请求消耗掉所有的资源

Bulkhead pattern

• Cache-Aside pattern

读数据时，如果缓存里没有，就从data store里读取，然后放入缓存
写数据时，写进data store，然后invalidate缓存的数据

Cache-Aside pattern

• Circuit Breaker pattern

Circuit Breaker pattern

• Command and Query Responsibility Segregation (CQRS) pattern

读取数据和写入数据的接口分开，读写数据的model也可以不同

Command and Query Responsibility Segregation (CQRS) pattern

• Compensating Transaction pattern

Eventual consistency is a consistency model used in distributed computing to achieve high availability that informally guarantees that, if no new updates are made to a given data item, eventually all accesses to that item will return the last updated value

为了应对Eventual consistency model中操作失败，记录每一步的操作和恢复这一步所需的操作，如果某一步失败，可以进行回滚

Compensating Transaction pattern

• Competing Consumers pattern

将耗时操作放到consumer中，通过发送message告知

Competing Consumers pattern

• Compute Resource Consolidation pattern

将类似的任务放到同一运算单元中。避免运算单元资源的浪费

Compute Resource Consolidation pattern

• Event Sourcing pattern

传统CRUD的缺点：

1. 所有操作都在同一数据集上操作，会导致性能下降
2. 数据更新操作有可能会冲突
3. 没有历史数据

Event source 将对数据的操作记录到Event store中，然后通知订阅者去执行每个event对应的操作

Event Sourcing pattern

• External Configuration Store pattern

多个应用实例要共享配置信息时，配置应该单独保存在配置服务器上

External Configuration Store pattern

• Federated Identity pattern

用户系统应该使用外部提供的服务

Federated Identity pattern

• Gatekeeper pattern

提供公共接口的部分和访问内部资源部分要分开，提供公共接口的部分做gatekeeper

Gatekeeper pattern

• Gateway Aggregation pattern

如果一个客户端要请求多个backend，可以每个请求合并成一个，改善请求性能

Gateway Aggregation pattern

• Gateway Offloading pattern

将一些公共的服务抽取到GateWay中，统一让gateway处理

Gateway Offloading pattern

• Gateway Routing pattern

当client需要访问多个service时，让gateway充当唯一的endpoint，由gateway将请求route到对应的service

Gateway Routing pattern

• Health Endpoint Monitoring pattern

服务应该提供一个endpoint供外部访问，提供自己的health check result

Health Endpoint Monitoring pattern

• Index Table pattern
  对于no sql数据库，这种不支持index的数据库，可以自己创建index table

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• Leader Election pattern

在使用分布式系统进行任务处理时，需要推选一位Leader，进行任务的协调。

• Materialized View pattern

data store中的数据可能不适合于查询，提前生成适合于查询的视图以加速查询

Materialized View pattern

• Pipes and Filters pattern

将复杂任务分解成多个可以被复用的子任务。使得每个子任务可以独立的deploy和scale

Pipes and Filters pattern

• Queue-Based Load Leveling pattern

用队列作为请求和处理的缓冲，以削平请求波峰

Queue-Based Load Leveling pattern

• Retry pattern

当请求服务失败时，进行重试

1. 取消重试： 如果错误是不可恢复的或者重试也不太可能成功的，取消重试
2. 重试： 如果是短暂或者不常见的错误，立即重试
3. 一定延迟后的重试：如果是服务繁忙，则在一定延迟后重试，重试间隔要使其他重试的client均匀分布，避免使本来繁忙的server更加繁忙

• Scheduler Agent Supervisor pattern

1. Scheduler： 协调一个task中不同step的运行，将step的状态保存到state store中。

2. Agent： 执行远程服务连接

3. Supervisor：监控各个step的运行状态，执行fail的step或者整个task的恢复

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