MVC 模式將應用程式拆分為模型、檢視和控制器三個核心元件，有效降低程式碼耦合度並提升可維護性。模型負責資料處理和業務邏輯，檢視負責資料呈現，而控制器則負責協調模型與檢視之間的互動。隨著應用規模擴大，微服務架構逐漸成為主流，它將應用拆分成多個小型、獨立的服務，每個服務都專注於特定業務功能。微服務架構提升了應用程式的可擴充套件性和彈性，但也帶來了服務間通訊、資料一致性和監控等挑戰。
gRPC 是一種高效能的 RPC 框架，適用於微服務之間的通訊。Lanarky 則是一個根據 FastAPI 的網頁框架，簡化了 LLM 服務的開發。無伺服器架構進一步提升了應用程式的彈性和可擴充套件性，AWS Lambda 便是其中的代表性服務。在實際應用中，需要根據具體場景選擇合適的架構模式和技術方案，並充分考慮安全性因素。
MVC 設計模式深度解析
MVC（Model-View-Controller）是一種廣泛使用的軟體架構模式，主要用於實作使用者介面與應用邏輯的分離。該模式將應用程式分為三個主要部分：模型（Model）、檢視（View）和控制器（Controller），每個部分都有其特定的職責和功能。
MVC 模式的核心概念
- 模型（Model）：負責管理應用的資料和業務邏輯。它直接與資料函式庫或其他資料來源互動，並執行資料驗證和處理。
- 檢視（View）：負責顯示資料給使用者。它通常是使用者介面的呈現層，接收來自控制器的資料並將其顯示給使用者。
- 控制器（Controller）：作為模型和檢視之間的協調者，處理使用者的輸入，更新模型，並選擇適當的檢視來顯示結果。
MVC 模式的優點
- 分離關注點：MVC 模式將應用邏輯、資料和使用者介面分開，使得開發和維護更加容易。
- 提高可維護性：由於各個元件之間耦合度低，因此對某一部分的修改不會影響到其他部分。
- 增強可擴充套件性：新的功能可以透過新增新的控制器、模型或檢視來實作，而不會干擾現有的程式碼。
- 支援多種使用者介面：MVC 模式使得為應用程式新增新的使用者介面變得更加容易，例如從命令列介面切換到圖形介面。
MVC 模式的實作範例
以下是一個簡單的 MVC 模式實作範例，使用 Python 實作一個名為「Quote Printer」的應用程式。該程式允許使用者輸入一個數字，並顯示對應的參照陳述式。
模型（Model）
class QuoteModel:
def __init__(self):
self.quotes = (
"A man is not complete until he is married. Then he is finished.",
"As I said before, I never repeat myself.",
"Behind a successful man is an exhausted woman.",
"Black holes really suck...",
"Facts are stubborn things.",
)
def get_quote(self, n):
try:
return self.quotes[n]
except IndexError:
return "Not found!"
檢視（View）
class QuoteTerminalView:
def show(self, quote):
print(f'And the quote is: "{quote}"')
def error(self, msg):
print(f"Error: {msg}")
def select_quote(self):
return input("Which quote number would you like to see? ")
控制器（Controller）
class QuoteTerminalController:
def __init__(self):
self.model = QuoteModel()
self.view = QuoteTerminalView()
def run(self):
while True:
try:
n = int(self.view.select_quote())
quote = self.model.get_quote(n)
self.view.show(quote)
except ValueError as err:
self.view.error(f"Incorrect index '{err}'")
圖表解析：MVC 模式流程
圖表翻譯：
此圖示展示了 MVC 模式下使用者輸入的處理流程。當使用者輸入資料後，控制器首先接收並處理輸入。如果輸入有效，控制器會呼叫模型來取得所需的資料；如果輸入無效，控制器會指示檢視顯示錯誤訊息。最後，無論輸入是否有效，檢視都會顯示相應的結果給使用者。
微服務架構模式
隨著 IT 產業的不斷發展，微服務架構（Microservices Architecture）逐漸成為一種流行的設計模式。微服務架構是一種將應用程式構建為一組鬆散耦合、協作的服務的方法。每個微服務都是獨立佈署的，並透過明確定義的 API 進行通訊。
微服務架構的優點
- 提高可擴充套件性：每個微服務可以獨立擴充套件，以滿足不同的需求。
- 增強彈性：單個微服務的故障不會影響整個應用程式。
- 簡化開發和佈署：不同的團隊可以平行開發和佈署不同的微服務。
微服務架構的實務案例
- Netflix：使用微服務架構來處理數百萬內容流。
- Uber：利用微服務來處理計費、通知和行程追蹤等不同方面。
- Amazon：從單體架構轉型為微服務架構，以支援其不斷增長的規模。
微服務架構的挑戰
- 服務間通訊：需要設計良好的 API 來實作微服務之間的通訊。
- 資料一致性：需要確保跨多個微服務的資料一致性。
- 監控和日誌記錄：需要有效的監控和日誌記錄機制來追蹤微服務的效能和問題。
微服務架構模式的應用場景與實作
微服務架構模式是一種現代軟體開發方法，它將大型應用程式分解為多個小型、獨立的服務。每個服務都圍繞特定的業務功能構建，並且可以獨立開發、佈署和擴充套件。這種架構模式為開發複雜應用程式提供了靈活性、可擴充套件性和彈性。
微服務架構的應用場景
在以下情況下，微服務架構模式可以提供聰明的解決方案：
- 需要支援不同的客戶端，包括桌面和移動裝置
- 需要為第三方提供API介面
- 需要透過訊息傳遞與其他應用程式進行通訊
- 需要處理請求並與其他系統進行通訊，然後傳回適當型別的回應（JSON、XML、HTML或PDF）
- 應用程式具有對應不同功能領域的邏輯元件
使用gRPC實作微服務模式 - 支付服務
在微服務世界中，從佈署單一應用程式切換到佈署多個小型服務意味著需要處理的事務數量呈指數級增加。雖然單一應用程式伺服器和少數執行時依賴項可能就足夠了，但轉向微服務後，依賴項的數量將會大幅增加。例如，一個服務可能受益於關聯式資料函式庫，而另一個服務可能需要ElasticSearch。有些服務可能使用MySQL，而其他服務可能使用Redis伺服器。因此，使用微服務方法也意味著需要使用容器技術。
定義服務及其方法
首先，我們使用protobuf定義服務及其方法，在payment.proto檔案中指定請求和回應訊息格式：
syntax = "proto3";
package payment;
service PaymentService {
rpc ProcessPayment (PaymentRequest) returns (PaymentResponse) {}
}
message PaymentRequest {
string order_id = 1;
double amount = 2;
string currency = 3;
string user_id = 4;
}
message PaymentResponse {
string payment_id = 1;
string status = 2;
}
編譯protobuf檔案
接下來，我們需要使用protobuf編譯器（protoc）將payment.proto檔案編譯成Python程式碼。編譯命令如下：
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. payment.proto
這將在當前目錄中生成兩個檔案：payment_pb2.py和payment_pb2_grpc.py。這些檔案不應手動編輯。
實作支付服務邏輯
在payment_service.py檔案中，我們提供支付處理服務的邏輯，擴充套件了由生成的.py檔案提供的功能。我們定義了PaymentServiceImpl類別，繼承自payment_pb2_grpc.PaymentServiceServicer類別，並覆寫了ProcessPayment()方法：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import grpc
import payment_pb2
import payment_pb2_grpc
class PaymentServiceImpl(payment_pb2_grpc.PaymentServiceServicer):
def ProcessPayment(self, request, context):
return payment_pb2.PaymentResponse(payment_id="12345", status="SUCCESS")
def main():
print("Payment Processing Service ready!")
server = grpc.server(ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
payment_pb2_grpc.add_PaymentServiceServicer_to_server(PaymentServiceImpl(), server)
server.add_insecure_port("[::]:50051")
server.start()
server.wait_for_termination()
if __name__ == "__main__":
main()
測試客戶端
我們可以編寫一個測試客戶端，使用gRPC呼叫服務：
import grpc
import payment_pb2
import payment_pb2_grpc
with grpc.insecure_channel("localhost:50051") as chan:
stub = payment_pb2_grpc.PaymentServiceStub(chan)
resp = stub.ProcessPayment(
payment_pb2.PaymentRequest(
order_id="order123",
amount=99.99,
currency="USD",
user_id="user456",
)
)
print("Payment Service responded.")
print(f"Response status: {resp.status}")
使用Lanarky實作微服務模式 - LLM服務
Lanarky是一個根據FastAPI框架的網頁框架，用於構建使用大語言模型（LLMs）的微服務。
LLM服務架構
圖表翻譯：
此圖示展示了LLM服務的架構。LLM服務根據FastAPI框架，並使用Lanarky提供額外的功能。Lanarky與LLM模型整合，並透過API介面提供服務。
微服務架構的優勢
微服務架構模式提供了多項優勢，包括：
- 可擴充套件性：每個服務都可以獨立擴充套件，以滿足不同的需求。
- 彈性：如果某個服務出現故障，其他服務可以繼續執行。
- 技術多樣性：不同的服務可以使用不同的技術堆積疊。
LLM服務與無伺服器架構的整合應用
隨著人工智慧技術的發展，大語言模型（LLM）逐漸成為各類別應用中的重要組成部分。本文將探討如何使用Lanarky框架建立LLM服務，並進一步探討無伺服器架構在實際應用中的實作方式。
LLM服務實作
首先，我們來建立一個基本的LLM服務。這個服務將使用Lanarky框架，該框架提供了與OpenAI API相容的介面。以下是一個簡單的實作範例：
import os
import uvicorn
from lanarky import Lanarky
from lanarky.adapters.openai.resources import ChatCompletionResource
from lanarky.adapters.openai.routing import OpenAIAPIRouter
# 設定OpenAI API金鑰
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "您的OpenAI API金鑰"
# 建立應用程式例項
app = Lanarky()
router = OpenAIAPIRouter()
# 定義聊天路由
@router.post("/chat")
def chat(stream: bool = True) -> ChatCompletionResource:
system = "這是您的AI助理"
return ChatCompletionResource(stream=stream, system=system)
# 註冊路由並執行應用程式
if __name__ == "__main__":
app.include_router(router)
uvicorn.run(app)
程式碼解析：
此程式碼建立了一個基本的LLM服務。首先，我們匯入必要的模組並設定OpenAI API金鑰。接著，建立了一個Lanarky應用程式例項和一個OpenAIAPIRouter路由。我們定義了一個/chat路由，用於處理使用者的聊天請求。最後，將路由註冊到應用程式並啟動服務。
使用者端實作
為了測試我們的LLM服務，我們需要建立一個使用者端程式。以下是一個簡單的使用者端實作：
import click
import sys
from lanarky.clients import StreamingClient
# 取得命令列引數
args = sys.argv[1:]
if len(args) == 1:
message = args[0]
client = StreamingClient()
for event in client.stream_response(
"POST",
"/chat",
params={"stream": "false"},
json={"messages": [dict(role="user", content=message)]},
):
print(f"{event.event}: {event.data}")
else:
print("請傳遞訊息內容！")
使用者端程式解析：
此使用者端程式接收一個命令列引數作為使用者訊息，並透過StreamingClient向LLM服務傳送請求。程式會列印出伺服器端的回應內容。
無伺服器架構實作
無伺服器架構（Serverless）是一種讓開發者專注於程式碼撰寫，而無需管理伺服器的架構模式。以下我們將使用AWS Lambda來實作一個簡單的無伺服器函式。
import json
def lambda_handler(event, context):
number = event["number"]
squared = number * number
return f"{number}的平方是{squared}"
無伺服器函式解析：
此Lambda函式接收一個包含數字的事件物件，計算該數字的平方並傳回結果字串。
使用LocalStack進行本地測試
為了方便開發和測試，我們可以使用LocalStack在本地模擬AWS Lambda環境。以下是佈署和測試Lambda函式的步驟：
- 啟動LocalStack容器：
localstack start -d
- 將Lambda函式程式碼封裝成ZIP檔案：
zip lambda.zip lambda_function.py
- 使用awslocal佈署Lambda函式：
awslocal lambda create-function \
--function-name lambda_function_square \
--runtime python3.11 \
--zip-file fileb://lambda.zip \
--handler lambda_function.lambda_handler \
--role arn:aws:iam::000000000000:role/lambda-role
- 測試Lambda函式：
awslocal lambda invoke --function-name lambda_function_square \
--payload file://payload.json output.txt
Plantuml流程圖展示
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam sequenceArrowThickness 2
title MVC與微服務架構模式深度解析
actor "客戶端" as client
participant "API Gateway" as gateway
participant "認證服務" as auth
participant "業務服務" as service
database "資料庫" as db
queue "訊息佇列" as mq
client -> gateway : HTTP 請求
gateway -> auth : 驗證 Token
auth --> gateway : 認證結果
alt 認證成功
gateway -> service : 轉發請求
service -> db : 查詢/更新資料
db --> service : 回傳結果
service -> mq : 發送事件
service --> gateway : 回應資料
gateway --> client : HTTP 200 OK
else 認證失敗
gateway --> client : HTTP 401 Unauthorized
end
@enduml圖表解析：
此流程圖展示了Lambda函式的執行流程。首先檢查輸入是否有效，若有效則進行平方計算；若無效則傳回錯誤訊息。最終傳回計算結果或錯誤訊息。
安全性考量
在實作LLM服務和無伺服器架構時，安全性是至關重要的考量因素。我們應該採取適當的安全措施，如使用環境變數儲存敏感資訊、實作適當的存取控制等。
