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如何辨认架构设计复杂度
架构设计：辨认复杂度
我在后面讲过，架构设计的实质目标是为了解决软件系统的复杂性，所以在咱们设计架构时，首先就要剖析零碎的复杂性。只有正确剖析出了零碎的复杂性，后续的架构设计计划才不会偏离方向；否则，如果对系统的复杂性判断谬误，即便后续的架构设计计划再完满再先进，都是背道而驰，做的越好，错的越多、越离谱。
例如，如果一个零碎的复杂度原本是业务逻辑太简单，性能耦合重大，架构师却设计了一个 TPS 达到 50000/ 秒的高性能架构，即便这个架构最终的性能再优良也没有任何意义，因为架构没有解决正确的复杂性问题。
架构的复杂度次要来源于“高性能”“高可用”“可扩大”等几个方面，但架构师在具体判断复杂性的时候，不能生吞活剥，认为任何时候架构都必须同时满足这三方面的要求。实际上大部分场景下，复杂度只是其中的某一个，多数状况下蕴含其中两个，如果真的呈现同时须要解决三个或者三个以上的复杂度，要么阐明这个零碎之前设计的有问题，要么可能就是架构师的判断呈现了失误，即便真的认为要同时满足这三方面的要求，也必须要进行优先级排序。
例如，专栏后面提到过的“亿级用户平台”失败的案例，设计对标腾讯的 QQ，依照腾讯 QQ 的用户量级和性能复杂度进行设计，高性能、高可用、可扩大、平安等技术一应俱全，一开始就设计出了 40 多个子系统，而后投入大量人力开发了将近 1 年工夫才趔趔趄趄地正式上线。上线后发现之前的适度设计齐全是多此一举，而且带来很多问题：
- 零碎简单无比，运维效率低下，每次业务版本升级都须要十几个子系统同步降级，操作步骤简单，容易出错，出错后回滚还可能带来二次问题。
- 每次版本开发和降级都须要十几个子系统配合，开发效率低下。
- 子系统数量太多，关系简单，小问题一直，而且出问题后定位艰难。
- 开始设计的号称 TPS 50000/ 秒的零碎，理论 TPS 连 500 都不到。
因为业务没有倒退，最后的设计人员陆续来到，起初接手的团队，无奈又花了 2 年工夫将零碎重构，合并很多子系统，将原来 40 多个子系统合并成不到 20 个子系统，整个零碎才逐渐稳定下来。
如果运气真的不好，接手了一个每个复杂度都存在问题的零碎，那应该怎么办呢？答案是一个个来解决问题，不要空想一次架构重构解决所有问题。例如这个“亿级用户平台”的案例，起初接手的团队其实面临几个次要的问题：零碎稳定性不高，常常出各种莫名的小问题；零碎子系统数量太多，零碎关系简单，开发效率低；不反对异地多活，机房级别的故障会导致业务整体不可用。如果同时要解决这些问题，就可能会面临这些窘境：
- 要做的事件太多，反而感觉无从下手。
- 设计方案自身太简单，落地工夫遥遥无期。
- 同一个计划要解决不同的复杂性，有的设计点是互相矛盾的。例如，要晋升零碎可用性，就须要将数据及时存储到硬盘上，而硬盘刷盘反过来又会影响零碎性能。
因而，正确的做法是 将次要的复杂度问题列出来，而后依据业务、技术、团队等综合状况进行排序，优先解决以后面临的最次要的复杂度问题 。“亿级用户平台”这个案例，团队就优先选择将子系统的数量降下来，起初发现子系统数量降下来后，岂但开发效率晋升了，原来常常产生的小问题也根本隐没了，于是团队再在这个根底上做了异地多活计划，也获得了十分好的成果。
对于依照复杂度优先级解决的形式，存在一个广泛的担心：如果依照优先级来解决复杂度，可能会呈现解决了优先级排在后面的复杂度后，解决后续复杂度的计划须要将曾经落地的计划推倒重来。这个担心实践上是可能的，但事实中简直是不可能呈现的，起因在于软件系统的可塑性和易变性。对于同一个复杂度问题，软件系统的计划能够有多个，总是能够挑出综合来看性价比最高的计划。
即便架构师决定要推倒重来，这个新的计划也必须可能同时解决曾经被解决的复杂度问题，一般来说可能达到这种现实状态的计划根本都是依附新技术的引入。例如，Hadoop 可能将高可用、高性能、大容量三个大数据处理的复杂度问题同时解决。
辨认复杂度对架构师来说是一项挑战，因为原始的需要中并没有哪个中央会明确地阐明复杂度在哪里，须要架构师在了解需要的根底上进行剖析。有教训的架构师可能一看需要就晓得复杂度大略在哪里；如果经验不足，那只能采取“排查法”，从不同的角度逐个进行剖析。
实战
假如一个守业公司，名为“微讯微博”。该公司业务疾速倒退，零碎数量一直减少，但零碎间合作效率很低。例如，当用户发一条微博时，微博子系统须要告诉审核、统计、广告和音讯子系统进行相应操作。这意味着一条微博须要告诉十几个不同的子系统，且这些告诉都是通过接口调用实现的。每当引入一个新零碎，微博子系统都必须设计接口、进行测试，并常常会和其余子系统的技术人员产生分歧，导致问题定位麻烦，微博子系统的开发人员备感压力。
另外，当用户等级达到 VIP 后，等级子系统须要告诉福利、客服和商品子系统，以进行相应的操作。等级子系统的开发人员同样面临困扰。
新来的架构师联合本人的教训梳理这些问题后，敏锐地发现这些问题的本源在于架构上各业务子系统强耦合，而引入音讯队列零碎能够解决这个问题。通过剖析、探讨、会议、汇报和审批等一系列操作，音讯队列零碎最终得以立项。
其余背景信息包含：
- 中间件团队规模不大，大概 6 人左右。
- 中间件团队相熟 Java 语言，但有一位新共事善于 C /C++。
- 开发平台为 Linux，数据库为 MySQL。
- 目前整个业务零碎是单机房部署，没有双机房。
为针对“微讯微博”的音讯队列零碎，采纳“排查法”来剖析复杂度。具体分析过程如下：
- 这个音讯队列是否须要高性能？
假如微讯微博零碎用户每天发送 1000 万条微博，那么微博子系统一天会产生 1000 万条音讯。如果均匀每条音讯被 10 个子系统读取，那么其余子系统读取的音讯大概为 1 亿次。
只管这些数据看起来非常宏大，但对于架构师来说，关注的并非一天的数据，而是 1 秒钟的数据（即 TPS 和 QPS）。按秒来计算，每天内均匀每秒写入音讯数为 115 条，每秒读取的音讯数为 1150 条。思考到读写操作并不齐全均匀，因而设计指标应以峰值为根底。峰值通常取平均值的 3 倍。因而，音讯队列零碎的 TPS 为 345，QPS 为 3450。只管这个数据量级绝对较高，但新来的架构师发现，“微讯微博”零碎中存在强耦合的业务子系统，导致系统间合作效率低下。例如，用户发一条微博后，微博子系统须要告诉审核、统计、广告、音讯等多个子系统进行解决，而每告诉一个新零碎都须要进行接口设计和测试，问题定位也十分麻烦。同样的状况也呈现在等级子系统中。针对这些问题，架构师提出了引入音讯队列零碎的倡议，并通过一系列操作，该零碎终于立项。其余相干背景信息包含中间件团队规模不大、相熟 Java 语言但有一名新共事很善于 C /C++、开发平台是 Linux 且数据库为 MySQL，业务零碎以后是单机房部署，没有双机房。
针对“微讯微博”的音讯队列零碎，架构师采纳了“排查法”来剖析复杂度。首先，他通过计算每天微博产生的音讯数量，估算出音讯队列须要的 TPS 和 QPS。尽管以后业务规模下，系统对性能的要求不是很高，但为了预留肯定的容量以应答将来的业务增长，设计指标被设定为峰值的 4 倍。因而，零碎须要具备高性能读取的能力。另外，思考到音讯失落可能导致的严重后果，音讯队列零碎也须要具备高可用性，包含音讯写入、存储和读取。不过，因为音讯队列的性能较为明确，不须要进行过多的扩大，因而可扩展性并不是复杂度的要害。
在理论利用中，不同的公司或团队可能须要思考其余方面的复杂度，例如安全性、老本等。针对“微讯微博”的音讯队列零碎，综合剖析其复杂性次要体现在高性能音讯读取、高可用音讯写入、高可用音讯存储和高可用音讯读取等方面。
针对这些复杂度，我将在前面文章为你剖析
小结
明天我聊了架构设计的第一个步骤“辨认复杂度”，并且通过一个模仿的场景讲述了“排查法”的具体分析形式，欢送给我留下宝贵意见
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