面对项目“不确定性”时，架构设计师应掌握的3个原则

成为架构师是每个程序员的梦想，但并不意味着把编程做好就能够自然而然地成为一个架构师，优秀程序员和架构师之间还有一个明显的鸿沟需要跨越，这个鸿沟就是“不确定性”。如何面对这种不确定性？摘自极客时间《从0开始学架构》的付费文章《架构设计3原则》为你解答这个问题。

相比编程来说，架构设计并没有像编程语言那样的语法来进行约束，更多的时候是面对多种可能性时进行选择。可是一旦涉及“选择”，就很容易让架构师陷入两难的境地，例如：

1、是要选择业界最先进的技术，还是选择团队目前最熟悉的技术？如果选了最先进的技术后出了问题怎么办？如果选了目前最熟悉的技术，后续技术演进怎么办？

2、是要选择Google的Angular的方案来做，还是选择Facebook的React来做？Angular看起来更强大，但React看起来更灵活？

3、是要选MySQL还是MongoDB？团队对MySQL很熟悉，但是MongoDB更加适合业务场景？

4、淘宝的电商网站架构很完善，我们新做一个电商网站，是否简单地照搬淘宝就可以了？

业务千变万化，技术层出不穷，设计理念也是百花齐放，看起来似乎很难有一套通用的规范来适用所有的架构设计场景。但是在研究了架构设计的发展历史、多个公司的架构发展过程（QQ、淘宝、Facebook等）、众多的互联网公司架构设计后，我发现有几个共性的原则隐含其中，这就是：合适原则、简单原则、演化原则，架构设计时遵循这几个原则，有助于你做出最好的选择。

合适原则

宣言：“合适优于业界领先”

优秀的技术人员都有很强的技术情结，当他们做方案或者架构时，总想不断地挑战自己，想达到甚至优于业界领先水平是其中一个典型表现，因为这样才能够展现自己的优秀，才能在年终KPI绩效总结里面骄傲地写上“设计了XX方案，达到了和Google相同的技术水平”“XX方案的性能测试结果大大优于阿里集团的YY方案”。

但现实是，大部分这样想和这样做的架构，最后可能都以失败告终！我在互联网行业见过“亿级用户平台”的失败案例，2011年的时候，某个几个人规模的业务团队，雄心勃勃的提出要做一个和腾讯QQ（那时候微信还没起来）一拼高下的“亿级用户平台”，最后结果当然是不出所料的失败了。

为什么会这样呢？

再好的梦想，也需要脚踏实地实现！这里的“脚踏实地”主要体现在下面几个方面。

1、将军难打无兵之仗

大公司的分工比较细，一个小系统可能就是一个小组负责，比如说某个通信大厂，做一个OM管理系统就有十几个人，阿里的中间件团队有几十个人，而大部分公司，整个研发团队可能就100多人，某个业务团队可能就十几个人。十几个人的团队，想做几十个人的团队的事情，而且还要做得更好，不能说绝对不可能，但难度是可想而知的。

没那么多人，却想干那么多活，是失败的第一个主要原因。

2、罗马不是一天建成的

业界领先的很多方案，其实并不是一堆天才某个时期灵机一动，然后加班加点就做出来的，而是经过几年时间的发展才逐步完善和初具规模的。阿里中间件团队2008年成立，发展到现在已经有十年了。我们只知道他们抗住了多少次“双11”，做了多少优秀的系统，但经历了什么样的挑战、踩了什么样的坑，只有他们自己知道！这些挑战和踩坑，都是架构设计非常关键的促进因素，单纯靠拍脑袋或者头脑风暴，是不可能和真正实战相比的。

没有那么多积累，却想一步登天，是失败的第二个主要原因。

3、冰山下面才是关键

可能有人认为，业界领先的方案都是天才创造出来的，所以自己也要造一个业界领先的方案，以此来证明自己也是天才。确实有这样的天才，但更多的时候，业界领先的方案其实都是“逼”出来的！简单来说，“业务”发展到一定阶段，量变导致了质变，出现了新的问题，已有的方式已经不能应对这些问题，需要用一种新的方案来解决，通过创新和尝试，才有了业界领先的方案。GFS为何在Google诞生，而不是在Microsoft诞生？我认为Google有那么庞大的数据是一个主要的因素，而不是因为Google的工程师比Microsoft的工程师更加聪明。

没有那么卓越的业务场景，却幻想灵光一闪成为天才，是失败的第三个主要原因。

回到我前面提到的“亿级用户平台”失败的例子，分析一下原因。没有腾讯那么多的人（当然钱差得更多），没有QQ那样海量用户的积累，没有QQ那样的业务，这个项目失败其实是在一开始就注定的。注意这里的失败不是说系统做不出来，而是系统没有按照最初的目标来实现，上面提到的3个失败原因也全占了。

所以，真正优秀的架构都是在企业当前人力、条件、业务等各种约束下设计出来的，能够合理地将资源整合在一起并发挥出最大功效，并且能够快速落地。这也是很多BAT出来的架构师到了小公司或者创业团队反而做不出成绩的原因，因为没有了大公司的平台、资源、积累，只是生搬硬套大公司的做法，失败的概率非常高。

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简单原则

宣言：“简单优于复杂”。

软件架构设计是一门技术活。所谓技术活，从历史上看，无论是瑞士的钟表，还是瓦特的蒸汽机；无论是莱特兄弟发明的飞机，还是摩托罗拉发明的手机，无一不是越来越精细、越来越复杂。因此当我们进行架构设计时，会自然而然地想把架构做精美、做复杂，这样才能体现我们的技术实力，也才能够将架构做成一件艺术品。

由于软件架构和建筑架构表面上的相似性，我们也会潜意识地将对建筑的审美观点移植到软件架构上面。我们惊叹于长城的宏伟、泰姬陵的精美、悉尼歌剧院的艺术感、迪拜帆船酒店的豪华感，因此，对于我们自己亲手打造的软件架构，我们也希望它宏伟、精美、艺术、豪华……总之就是不能寒酸、不能简单。

团队的压力有时也会有意无意地促进我们走向复杂的方向，因为大部分人在评价一个方案水平高低的时候，复杂性是其中一个重要的参考指标。例如设计一个主备方案，如果你用心跳来实现，可能大家都认为这太简单了。但如果你引入ZooKeeper来做主备决策，可能很多人会认为这个方案更加“高大上”一些，毕竟ZooKeeper使用的是ZAB协议，而ZAB协议本身就很复杂。其实，真正理解ZAB协议的人很少（我也不懂），但并不妨碍我们都知道ZAB协议很优秀。

刚才我聊的这些原因，会在潜意识层面促使初出茅庐的架构师，不自觉地追求架构的复杂性。然而，“复杂”在制造领域代表先进，在建筑领域代表领先，但在软件领域，却恰恰相反，代表的是“问题”。

软件领域的复杂性体现在两个方面：

1、结构的复杂性

结构复杂的系统几乎毫无例外具备两个特点：

• 组成复杂系统的组件数量更多；

• 同时这些组件之间的关系也更加复杂。

我以图形的方式来说明复杂性：

2个组件组成的系统：

                    

3个组件组成的系统：

             

4个组件组成的系统：

             

5个组件组成的系统：

             

结构上的复杂性存在的第一个问题是，组件越多，就越有可能其中某个组件出现故障，从而导致系统故障。这个概率可以算出来，假设组件的故障率是10%（有10%的时间不可用），那么有3个组件的系统可用性是（1-10%）×（1-10%）×（1-10%）= 72.9%，有5个组件的系统可用性是（1-10%）×（1-10%）×（1-10%）×（1-10%）×（1-10%）=59%，两者的可用性相差13%。

结构上的复杂性存在的第二个问题是，某个组件改动，会影响关联的所有组件，这些被影响的组件同样会继续递归影响更多的组件。还以上面图中5个组件组成的系统为例，组件A修改或者异常时，会影响组件B/C/E，D又会影响E。这个问题会影响整个系统的开发效率，因为一旦变更涉及外部系统，需要协调各方统一进行方案评估、资源协调、上线配合。

结构上的复杂性存在的第三个问题是，定位一个复杂系统中的问题总是比简单系统更加困难。首先是组件多，每个组件都有嫌疑，因此要逐一排查；其次组件间的关系复杂，有可能表现故障的组件并不是真正问题的根源。

2、逻辑的复杂性

意识到结构的复杂性后，我们的第一反应可能就是“降低组件数量”，毕竟组件数量越少，系统结构越简。最简单的结构当然就是整个系统只有一个组件，即系统本身，所有的功能和逻辑都在这一个组件中实现。

不幸的是，这样做是行不通的，原因在于除了结构的复杂性，还有逻辑的复杂性，即如果某个组件的逻辑太复杂，一样会带来各种问题。

逻辑复杂的组件，一个典型特征就是单个组件承担了太多的功能。以电商业务为例，常见的功能有：商品管理、商品搜索、商品展示、订单管理、用户管理、支付、发货、客服……把这些功能全部在一个组件中实现，就是典型的逻辑复杂性。

逻辑复杂几乎会导致软件工程的每个环节都有问题，假设现在淘宝将这些功能全部在单一的组件中实现，可以想象一下这个恐怖的场景：

• 系统会很庞大，可能是上百万、上千万的代码规模，“clone”一次代码要30分钟。

• 几十、上百人维护这一套代码，某个“菜鸟”不小心改了一行代码，导致整站崩溃。

• 需求像雪片般飞来，为了应对，开几十个代码分支，然后各种分支合并、各种分支覆盖。

• 产品、研发、测试、项目管理不停地开会讨论版本计划，协调资源，解决冲突。

• 版本太多，每天都要上线几十个版本，系统每隔1个小时重启一次。

• 线上运行出现故障，几十个人扑上去定位和处理，一间小黑屋都装不下所有人，整个办公区闹翻天。

• ……

不用多说，肯定谁都无法忍受这样的场景。

但是，为什么复杂的电路就意味更强大的功能，而复杂的架构却有很多问题呢？根本原因在于电路一旦设计好后进入生产，就不会再变，复杂性只是在设计时带来影响；而一个软件系统在投入使用后，后续还有源源不断的需求要实现，因此要不断地修改系统，复杂性在整个系统生命周期中都有很大影响。

功能复杂的组件，另外一个典型特征就是采用了复杂的算法。复杂算法导致的问题主要是难以理解，进而导致难以实现、难以修改，并且出了问题难以快速解决。

以ZooKeeper为例，ZooKeeper本身的功能主要就是选举，为了实现分布式下的选举，采用了ZAB协议，所以ZooKeeper功能虽然相对简单，但系统实现却比较复杂。相比之下，etcd就要简单一些，因为etcd采用的是Raft算法，相比ZAB协议，Raft算法更加容易理解，更加容易实现。

综合前面的分析，我们可以看到，无论是结构的复杂性，还是逻辑的复杂性，都会存在各种问题，所以架构设计时如果简单的方案和复杂的方案都可以满足需求，最好选择简单的方案。《UNIX编程艺术》总结的KISS（Keep It Simple,Stupid!）原则一样适应于架构设计。

演化原则

宣言：“演化优于一步到位”。

软件架构从字面意思理解和建筑结构非常类似，事实上“架构”这个词就是建筑领域的专业名词，维基百科对“软件架构”的定义中有一段话描述了这种相似性：

从和目的、主题、材料和结构的联系上来说，软件架构可以和建筑物的架构相比拟。

例如，软件架构描述的是一个软件系统的结构，包括各个模块，以及这些模块的关系；建筑架构描述的是一幢建筑的结构，包括各个部件，以及这些部件如何有机地组成成一幢完美的建筑。

然而，字面意思上的相似性却掩盖了一个本质上的差异：建筑一旦完成（甚至一旦开建）就不可再变，而软件却需要根据业务的发展不断地变化！

• 古埃及的吉萨大金字塔，4000多年前完成的，到现在还是当初的架构。

• 中国的明长城，600多年前完成的，现在保存下来的长城还是当年的结构。

• 美国白宫，1800年建成，200年来进行了几次扩展，但整体结构并无变化，只是在旁边的空地扩建或者改造内部的布局。

对比一下，我们来看看软件架构。

Windows系统的发展历史：

       

如果对比Windows 8的架构和Windows 1.0的架构，就会发现它们其实是两个不同的系统了！

Android的发展历史：

       

同样，Android 6.0和Android 1.6的差异也很大。

对于建筑来说，永恒是主题；而对于软件来说，变化才是主题！软件架构需要根据业务的发展而不断变化。设计Windows和Android的人都是顶尖的天才，即便如此，他们也不可能在1985年设计出Windows 8，不可能在2009年设计出Android 6.0。

如果没有把握“软件架构需要根据业务发展不断变化”这个本质，在做架构设计的时候就很容易陷入一个误区：试图一步到位设计一个软件架构，期望不管业务如何变化，架构都稳如磐石。

为了实现这样的目标，要么照搬业界大公司公开发表的方案；要么投入庞大的资源和时间来做各种各样的预测、分析、设计。无论哪种做法，后果都很明显：投入巨大，落地遥遥无期。更让人沮丧的是，就算跌跌撞撞拼死拼活终于落地，却发现很多预测和分析都是不靠谱的。

考虑到软件架构需要根据业务发展不断变化这个本质特点，软件架构设计其实更加类似于大自然“设计”一个生物，通过演化让生物适应环境，逐步变得更加强大：

• 首先，生物要适应当时的环境。

• 其次，生物需要不断地繁殖，将有利的基因传递下去，将不利的基因剔除或者修复。

• 第三，当环境变化时，生物要能够快速改变以适应环境变化；如果生物无法调整就被自然淘汰；新的生物会保留一部分原来被淘汰生物的基因。

软件架构设计同样是类似的过程：

• 首先，设计出来的架构要满足当时的业务需要。

• 其次，架构要不断地在实际应用过程中迭代，保留优秀的设计，修复有缺陷的设计，改正错误的设计，去掉无用的设计，使得架构逐渐完善。

• 第三，当业务发生变化时，架构要扩展、重构，甚至重写；代码也许会重写，但有价值的经验、教训、逻辑、设计等（类似生物体内的基因）却可以在新架构中延续。

架构师在进行架构设计时需要牢记这个原则，时刻提醒自己不要贪大求全，或者盲目照搬大公司的做法。应该认真分析当前业务的特点，明确业务面临的主要问题，设计合理的架构，快速落地以满足业务需要，然后在运行过程中不断完善架构，不断随着业务演化架构。

即使是大公司的团队，在设计一个新系统的架构时，也需要遵循演化的原则，而不应该认为团队人员多、资源多，不管什么系统上来就要一步到位，因为业务的发展和变化是很快的，不管多牛的团队，也不可能完美预测所有的业务发展和变化路径。

今天我为你讲了面对“不确定性”时架构设计的三原则，分别是合适优于业界领先、简单优于复杂、演化优于一步到位，希望对你有所帮助。这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧。我讲的这三条架构设计原则是否每次都要全部遵循？是否有优先级？谈谈你的理解，并说说为什么。欢迎你把答案写到留言区，和我一起讨论。相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。

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