一、数据流风格

1. 批处理：每一步都是独立的，并且每一步都是顺序执行的，只有当前一步处理完毕后，后一步处理才开始。数据必须是完整的，作为一个整体进行传递。如日志分析、计费程序等。
2. 管道/过滤器：每个构件都有一组输入输出，构件读输入的数据流，经过内部处理，然后产生输出数据流。这个过程通常通过对输入流的变换及增量计算来完成，所以在输入被完全消费之前，输出便产生了。如传统的编译器、UNIX管道等。
   

(数据流风格)批处理风格与管道过滤器风格的区别：
共同点：把任务分成一系列固定顺序的计算单元。组件间只通过数据交互传递。
区别：（1）批处理强调是全部的，输入时可随机存取，无合作性无交互性。而管道过滤器是递增的，有反馈，可交互。（2）批处理强调数据传送在步与步之间作为一个整体，而管道过滤器无此要求。批处理的数据是完整的，管道过滤器的数据是增量的（3）批处理数据以整体的形式传输，数据总量有限。管道过滤器用数据流的形式传输，数据量无限制。

二、调用/返回风格

1. 主程序/子程序属于结构化设计，关注功能的实现，使用自顶向下的功能划分的设计方法。把问题分为若干步骤处理。构件即为主程序和子程序。系统中的每个构件都是一个函数或者过程，每个函数形成一个调用链。产生程序结构图。每个函数可修改全局数据。如开发语言。
2. 面向对象体系关注数据与功能的封装，采用面向对象的设计方法。构件是对象，即抽象数据类型的实例，每个对象都包含数据和方法。各个对象通过相互调用的方式来实现，通过相互调用，实现整个系统的全部功能。没有可供修改的全局数据。产生设计类图。如面向对象开发语言。
3. 层次架构风格：每层为上一层提供服务，修改某一层，最多影响其相邻的上下层（通常只能影响上层）。上层必须知道下层的身份，不能调整层次之间的顺序。如TCP/IP协议。
   

三、独立构件风格

独立构件风格主要强调每个构件都是相对独立的个体，它们之间不直接通信，以降低耦合度，提高灵活性。构件之间相互独立，不存在显示的调用关系。

1. 进程通信：进程间消息传递的方式可以是点对点、异步或同步方式，以及远程过程调用等。
2. 事件驱动（隐式调用）：当某个事件被触发时，系统自动调用在这个事件中注册的所有过程。如断点调试、公众号等的订阅信息。

四、虚拟机风格

人构建一个运行环境，在这个环境上，可以解析与运行定义的一些语言增加架构的灵活性。

1. 解释器适用于“自定义规则的场合”，无需人的介入，逐行逐字翻译执行。如JVM。
2. 规则系统是在解释器的基础上增加经验规则，适用于专家系统，一个规则对应一个处理流程。一般用在人工智能领域和决策支持系统中。

五、仓库风格（数据共享风格）

以数据为中心，所有的操作都是围绕建立的数据中心进行的。数据库系统和黑板系统共同点是共享数据。若输入流中某类事件触发系统相应的进程执行，则仓库是传统型数据库。
若中央数据结构的当前状态触发系统相应的进程执行，则仓库是黑板系统。数据库系统是构件控制中央共享流程，而黑板系统是构件被动响应中央共享数据的变化。黑板系统包括知识源、黑板和控制三个部分。知识源包括若干独立计算的不同单元，提供解决问题的知识。知识源之间不直接通信，他们之间的交互通过黑板来完成，知识源响应黑板的变化，也只修改黑板；黑板是一个全局数据库，包含问题域解空间的全部状态，是知识源相互作用的唯一媒介，知识源通过不断地改变黑板数据来解决问题；控制：控制完全由黑板的状态驱动，知识源响应是通过黑板的状态变化来控制的。黑板系统通常应用在对于解决问题没有确定性算法的软件中。如语音识别，信号处理。

六、闭环风格（过程控制）

闭环风格（过程控制）：适用于嵌入式系统，用于解决简单闭环控制问题，如空调温控、定速巡航。

各架构风格的优缺点：

1. 管道/过滤器风格
   优点：
   模块化：系统可以被拆分成多个独立的组件，易于开发和维护。
   可重用性：过滤器可以在不同的管道中重复使用，提高代码的可重用性。
   可扩展性：可以通过添加新的过滤器来扩展系统的功能。
   缺点：
   过多的过滤器可能导致性能下降，增加系统的复杂性。
   数据流在过滤器之间传递，可能导致数据转换和传输的开销。

2. 面向对象风格
   优点：
   模块化：系统可以被组织成多个对象，易于理解、扩展和维护。
   可重用性：面向对象的设计鼓励代码的重用，通过继承和多态性实现代码的灵活性和可扩展性。
   封装性：对象可以封装数据和功能，提供更好的安全性和抽象性。
   缺点:
   复杂性：面向对象的设计可能导致较高的复杂性，特别是对于大型系统。
   性能开销：面向对象的设计可能引入一些额外的性能开销，如动态绑定和消息传递。

3. 事件驱动风格
   优点：
   松耦合：组件之间通过事件进行通信，彼此之间解耦，易于维护和扩展。
   响应性：系统可以及时响应事件，适用于实时和交互式应用。
   并发性：事件驱动的系统可以支持并发处理多个事件。
   缺点：
   （1）构件放弃了对计算的控制权，完全由系统来决定
   （2）存在数据传输问题

4. 分层体系结构风格
   优点：
   模块化：系统按层次结构组织，易于理解和维护。
   可重用性：每个层级可以独立开发和测试，提高代码的可重用性。
   松耦合：各个层级之间通过定义明确定义的接口进行通信，实现松耦合的架构。
   可扩展性：分层架构允许在需要扩展系统功能或引入新的技术时，只需对特定的层进行修改或扩展，而无需对整个系统进行重构。这种可扩展性使得系统能够适应变化的需求和技术演进。
   缺点：
   性能损失：分层架构可能引入一定的性能损失，因为在不同层之间可能需要进行额外的数据传递和转换。这种开销在某些性能敏感的系统中可能会成为限制因素。
   增加复杂性：分层架构引入了多个层次和层间的依赖关系，增加了系统的复杂性和理解难度。在设计和维护分层架构时，需要仔细考虑和管理各个层次之间的交互和依赖关系。
   跨层调试困难：当系统出现问题时，跨越多个层次进行调试可能会比较困难。因为问题可能涉及多个层次之间的交互和数据流，需要进行跨层的追踪和排查。

5. C2体系结构风格
   优点：
   分布式：C2体系结构支持分布式部署，可以在多个计算节点上运行不同的组件。
   可伸缩性：可以通过添加更多的计算节点来扩展系统的处理能力。
   高可用性：C2体系结构具有冗余和容错机制，提高系统的可靠性和可用性。
   缺点：
   复杂性：C2体系结构的设计和实现比较复杂，需要考虑分布式通信、一致性和容错等方面。
   开发和调试困难：分布式系统的开发和调试相对更加复杂，需要处理网络

6. 仓库风格
   优点：
   数据中心：集中式数据仓库提供了数据的一致性和可管理性。
   数据共享：多个组件可以共享数据仓库中的数据，提高数据的可访问性和共享性。
   缺点：
   性能瓶颈：集中式数据仓库可能成为系统的性能瓶颈，特别是在高并发场景下。
   数据一致性：多个组件同时对数据仓库进行操作可能导致数据一致性问题。

7. 解释器风格：
   优点：
   灵活性：解释器风格允许在运行时解释和执行代码，提供了系统的灵活性和动态性。
   可扩展性：可以通过添加新的解释器或修改现有解释器来扩展系统的行为。
   缺点：
   性能开销：解释器的执行通常比编译后的代码执行更慢，因为需要解析和解释每一条指令。
   复杂性：解释器的设计和实现可能比较复杂，需要处理语法解析、语义解释等方面的问题。