目标

用最少的人力成本满足构建和维护该系统的需求

衡量指标

版本迭代 -- 工程师团队规模
版本迭代 -- 代码总行数
版本迭代 -- 代码变更行数

软件系统的价值

行为价值
		按需求文档编写代码
		可用性
				功能性bug
				性能
				稳定性
		紧急,但是并不总是重要,在紧急重要矩阵中占据A、C位置
架构价值
		Soft :当需求变更时,所需的软件变更必须简单方便
		变更实施的难道应该和变更的范畴(scope)成等比,而与变更的具体形状(shape)无关
		不紧急,占据B、D,D的工作就是过度设计,过度设计会提升开发和维护成本

在这里插入图片描述

编程范式

目的 :设置限制,告诉我们不可以做什么
现有范式 :
		结构化编程 :
				目的 :对控制权的直接转移进行了限制和规范
				内容 :可以用顺序接口、分支结构、循环结构这三种结构构造出任何结构。限制goto的使用
				意义 :用代码把一些已证明的结构串联起来,就可以推导出整个程序的正确性。实际上没有办法证明每个程序段是正确的,只能证伪,如果所有的基本单原都无法证伪,那么整个就是无法证伪的,那目前就是正确的。
				延伸 :物理学与数学的区别,物理学的基本公式都是没有办法证明的,只能证伪,所以物理是实验科学,没有一个公式是完全靠得住的,只是目前靠得住。数据的基本公式都是可以证明的。
			面向对象编程 :
					目的 :对程序控制权的间接转移进行了限制和规范
					定义 :
							封装 :只暴露部分函数,数据则完全不暴露
							继承
							多态 :其实只是函数指针的一种应用,通过接口和实现,抽象类和继承,替代了函数指针的使用	
					意义 :函数指针,是跨越组件边界的方法,是组件独立部署的基础,依赖反转的基础。依赖反转指的是让依赖与控制流向相反。
			函数式编程 :
					目的 :对赋值进行了限制和规范
					趋势 :如果有足够大的存储量和计算量,应用程序可以用事件溯源的方式,用完成不可变的函数式编程,只通过事物记录,从头计算状态
					意义 :所有的竞争问题、死锁问题、并发问题都是由可变变量导致的。
					应用 :通过将状态修改的部分和不需要修改的部分分隔成单独的组件,提高系统的稳定性和效率

设计原则 :SOLID

意义 :
		如何将数据和函数组织成类
		如何将类链接起来成为组件和程序
内容 :
		OCP : 开闭原则
				目标 :让系统易于扩展,同时限制每次修改所影响的范围
				实现 :划分组件,并将组件间依赖关系按层次结构进行组织
				本原则是我们进行架构设计的主导原则
		SRP :单一职责原则
				目标 :指导类、组件拆分
				定义 :任何一个软件模块,都应该有且只有一个被修改的原因,“被修改的原因”指系统的用户或所有者
				痛点 :同样的一块逻辑,如果服务于两个价值主体 :因为一个价值主体而修改,那么第二个价值主体期望的功能将被影响。比如CTO和COO都要员工的工时,分别用于计算薪资和汇报,两者的计算方式可能目前是相同的,一方有了更改,另一方就bug了
				如果一块代码,归属于两个团队共同维护 :就会有代码合并问题		
		LSP : 里氏替换原则
				目标 :指导接口与实现方式(边界处理)
				内容 :不是实现了同一个接口,它们的行为就一致并可以互相替换,长方形正方形是典型的案例
							如果两个组件,替换之后需要分别做特别的设置,那就说明抽象的还不足够,会引入许多if-else,可以同配置清单等方式消除
		ISP :接口隔离原则
				目标 :指导接口的定义(边界处理)
				内容 :不依赖任何不需要的组件、类、方法
							如果不同的用户分别使用一个大接口的几个不同的方法,那么应该把这个大接口拆分为针对这些用户的小接口
		DIP : 依赖反转原则
				目标 :指导依赖方向(依赖)
				内容 :组建间跨越边界的源码依赖的方向永远与控制流的方向相反 																						

组件

定义 :是软件的部署单元,是整个软件系统可以独立完成部署的最小实体
拆分三原则 :
		REP :复用、发布等同原则 -- 内容 :软件复用的最小粒度应等同于	其发布的最小粒度
		CCP :共同闭包原则
				内容 :将为了相同目的而同时修改的类放在同一个组件中,是SRP原则在组件层面的描述
				执行 :对大部分应用程序而言,可维护性的重要性远远大于可复用性
							因为一个原因需要做修改,这个修改最后在同一个组件中,如果分散在多个组件中,那么开放、提交、部署的成本都会提升
		CRP :共同复用原则
				内容 :不要强迫一个组件依赖它不需要的东西,是ISP原则在组件层面的描述
		张立图 :
				架构设计中有许多矛盾,研发性和复用性的矛盾,而研发性本身又有粘性(CCP)和排斥性的矛盾(CRP)
				架构师做的往往是在这个张立图中找到一个最符合现在需要的点,而这个平衡也是不断变化的,根据项目的规模、迭代的节奏等。

在这里插入图片描述

依赖三原则 :

		无依赖环原则 :
				互相依赖的组件,实际上组成了一个大组件,这三个组件要一起发布、一起做单元测试
				通过依赖反转原则可以解依赖环
		稳定依赖原则 :
				内容 :
						依赖必须指向更稳定的方向,接口是最稳定的。
						组件的稳定性,指的是组件的变更空难度,影响因素有很多,比如代码的体量大小、复杂度、清晰度等,但最最重要的一个因素就是依赖的数量 -- 让组件难于修改的一个最直接的方法就是让很多其他组件依赖于它
				定量指标 :不稳定性(|) = 出向依赖数量 / (入向依赖数量 + 出向依赖数量)
				方法 :可以通过抽接口,共同依赖接口的方式,修正违反文档依赖的地方
		稳定抽象原则 :
				内容 :
						一个组件的抽象化程度应该与其稳定性保持一致
						为了防止高阶架构设计与高阶策略难以修改,通常抽象出稳定的接口或抽象类。越稳定的库就应该越抽象,这样它的稳定性就不会影响它的扩展性
				定量描述 :抽象程度(A) = 组件中抽象类和接口的数量 / 组件中类的数量
				将不稳定性和抽象程度分别作为横轴和纵轴,画一个二维的图,(0,1)-(1,0)连线就是主序列线。靠近(0,0)的区域是痛苦区,改动成本很大,但是又很具体。靠近(1,1)的是无用区,非常抽象,但是没有别的组件依赖它,改动成本很小,通常是废弃的。
				离主序列先的距离D = | A + | -1 | ,可以定量化的衡量一个组件的健康程度。在D满足期望的条件下,约靠近(0,1)和(1,0)越好			

软件架构

目的 :
		终极目的 :最大化程序员的生产力,最小化系统的总运营成本
		细化目的 :支撑软件系统的全生命周期,让系统便于理解、易于修改、方便维护、轻松部署			
方针 :	
		选型指的是无关紧要的细节设计
		选型例子 :
				具体选用那个存储方式,或那个数据库
						数据库 :擅长于内容的查询
						文件 :擅长于文件的快速查找和整体读取
						如果硬盘被淘汰时,用什么存储系统差别不大
				使用哪种web服务
				使用哪种框架 :
						框架的使用文档是开发者角度写的,他自然吹嘘自己能力,希望你完全耦合他们的框架
						风险 :
								产品发展,框架不再满足需求
								框架本身朝着我们不需要的方向演进
								未来我们可能希望迁到一个新的更好的框架上
			边界约完善,开发和部署成本越高,所以不完全边界能解决的,不要用完全边界,低层次解耦能解决的,不要用高层次解耦
内容 :
		组件拆分 :
				拆分 :
						水平分层 :
								一条策略距离系统的输入、输出越远,它的层次越高
								例子 :
										UI界面
										应用独有的业务逻辑
										领域普适的业务逻辑
										存储
						按用例垂直切分
								每个用例几乎涉及到所有的水平分层,如何做到新加用例,不影响旧的用例
								比如 :订单,聊天
						重复 :
								如果两段代码,看起来重复,但是走的是不同的演进路径,就不是真正的重复
				解耦模式 :
						源码层次 :做了接口、类依赖上的(不完全的)解耦,但是放在同一个组件中,通常放在不同的路径下
						部署层次 :任然运行在同一个机器上,彼此通过函数调用通讯
						服务层次 :
								运行在不同的机器上,通过url、网络数据包等方式进行通讯
								服务不等同于模块,比如横跨型变更需要改动所有服务,但是可能并不会改动架构
						从上到下,(开发、部署)成本依次升高,如果低层次的解耦已经满足需要,不要	进行高层次的解耦
				组件是一组描述如何将输入转化为输出的策略语句的集合,这些策略的变更原因、时间、层次相同		
		组件排列(依赖):依赖关系与数据流控制流脱钩,与组件所在层次挂钩。所以组件的依赖是与组件的水平分层息息相关的
				业务实体 :
						包含关键业务数据和业务逻辑
						与界面无关、与存储无关、与框架无关,只有业务逻辑,没有别的
				用例 :
						特定场景下的业务逻辑 :
								三要素 :
										需要用户提供的输入数据(注意解耦输入方式,这里只关心数据)
										用户应该得到的输出数据(注意解耦输出方式,这里只关心数据)
										从输入数据到输出数据,应该采取的处理步骤
								注意 :
										不要把业务实体直接当做输入数据对象或者输出数据对象,因为他们会以不同的原因的速率发生变更
				接口适配器 :
						整个MVC
						对存储、设备、界面等的接口声明和使用
				框架与驱动程序 :
						因为	与硬件太相关的部分,比如用户界面,是不可测的,所以这里的边界处理通常使用谦卑对象模式
						谦卑对象要有自知之明,简化到不能再简化,不应该包含对数据的任何处理。数据处理全部放到接口适配器(比如视图模型)中。
				测试层 :
						测试也是一个组件
						测试关键之外是耦合,测试如何依赖所有的其他组件的所有接口,那测试就是脆弱的,任何改动都引起n个case失效。													
						解法是给测试层单独写一套特有的API				
	组件通信 :
			方式 :
					接口调用
					服务调用
			完全边界 :
					调用双方都声明接口
					专用的输入数据类型
					专用的返回数据类型
			不完全边界
					省掉最后一步
							保留到源码层次的解耦
							声明好接口,做好分割后,任然放在一个组件中。等到时机成熟时再拆出来独立编译部署
					单向边界 :
							正常的切割,应该使用两个接口,两个雷各自使用对方的接口而不是直接使用类,但是这样的开发成本很大,所以,只实现一个接口,高层用接口调用底层,而底层直接使用高层的类
					门户模式 :
							控制权的间接转移不用接口和实现去做,而是用门户类去做,接口都不用声明了。		
	软件系统的声明周期 :
			开发 :
					不同团队负责的组件不交叉
					不使用大量复杂的脚手架
			部署 :
					减少组件数量,内部组件外部组件结合的方式
					不依赖成堆的脚本和配置文件
			运行 :
					这方面的价值对架构的影响最小
					不同吞吐量、不同的响应时长要求,是架构设计要考虑的点。采用微服务?单线程?多线程?
					架构应起到揭示系统运行的作用 :用例、功能、行为设置应该都对开发者可见的一级实体,以类、函数或模块的形式占据明显位置,
					命名能清洗地描述对应的功能				
			维护 :
					探秘成本 :
							对现有软件系统的挖掘,确定新功能或修复问题的最佳位置和方式
					风险成本 :
							做改动时,可能衍生出新的问题

在这里插入图片描述

posted on 2019-05-14 17:02  小小一  阅读(583)  评论(0编辑  收藏  举报