黑板体系结构风格（Blackboard Architectural Style） 是一种软件架构风格，通常用于解决复杂问题，尤其是那些没有明确求解路径或需要多种策略协作的场景。它的核心思想是通过一个共享的数据结构（即黑板）让多个独立的模块协同工作以逐步解决问题。
黑板体系结构风格的核心概念
黑板（Blackboard） :
- 黑板是一个共享的数据存储空间，所有模块都可以读取和写入这个空间。
- 它是整个系统的核心，用于存储问题状态、中间结果以及最终解。
独立模块（Knowledge Sources） :
- 独立模块是系统中执行具体任务的组件，每个模块通常具有特定的知识或处理能力。
- 这些模块通过监听黑板上的数据状态来决定是否进行操作。
控制机制（Control Mechanism） :
- 控制机制负责协调模块的执行，决定哪个模块在什么时候运行。
- 它通常基于黑板上的数据状态来触发模块的操作。
黑板体系结构的工作流程
初始化:
- 黑板上存储初始问题状态或输入数据。
模块监听:
- 每个模块监控黑板上的数据变化，判断是否满足其触发条件。
模块执行:
- 当某个模块的触发条件满足时，模块会执行其任务，并将结果写回黑板。
迭代求解:
- 其他模块继续监听黑板上的数据状态，逐步处理问题。
- 通过多次迭代，问题状态逐步接近最终解。
终止:
- 当黑板上的数据满足某种终止条件时，系统停止运行。
黑板体系结构的优点
灵活性:
- 各模块可以独立开发和维护，便于扩展。
适合复杂问题:
- 这种架构特别适合需要多种策略协作解决的复杂问题。
模块间松耦合:
- 模块之间通过黑板间接交互，无需相互依赖。
黑板体系结构的缺点
性能问题:
- 黑板可能成为系统的性能瓶颈，尤其在高并发或数据量大的情况下。
开发复杂性:
- 设计和实现黑板以及控制机制需要较高的技术能力。
难以预测行为:
- 模块的协作和问题求解过程可能难以预测或调试。
使用场景
黑板体系结构通常用于以下场景：
语音识别:
- 各模块分别负责特定处理任务（如语音处理、语法分析、语义分析），通过黑板协同工作。
图像识别:
- 不同的模块处理特定的图像特征（如边缘检测、形状分析），最终综合结果。
问题求解系统:
- 如人工智能中的专家系统，需要多个模块协作解决问题。
机器人控制:
- 各模块处理不同的传感器数据，通过黑板共享信息来控制机器人行为。
图解说明
从图中可以看到：
- 黑板 是中央共享空间，存储问题状态和中间结果。
- 模块 是独立的知识源，它们通过监听黑板上的数据状态决定是否执行。
- 控制机制 协调模块的执行顺序，基于黑板上的数据状态触发模块操作。
这种架构强调模块间的协作与共享，通过一个中央数据存储（黑板）实现复杂问题的逐步求解。