架构篇08：架构设计三原则

文章目录

- 合适原则
- 简单原则
- 演化原则
- 小结

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”。

对于编程来说，本质上是不能存在不确定的，对于同样一段代码，不管是谁写的，不管什么时候执行，执行的结果应该都是确定的（注意：“确定的”并不等于“正确的”，有 bug 也是确定的）。而对于架构设计来说，本质上是不确定的，同样的一个系统，A 公司和 B 公司做出来的架构可能差异很大，但最后都能正常运转；同样一个方案，A 设计师认为应该这样做，B 设计师认为应该那样做，看起来好像都有道理……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：

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？
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？
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？
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？

还有很多类似的问题和困惑，关键原因在于架构设计领域并没有一套通用的规范来指导架构师进行架构设计，更多是依赖架构师的经验和直觉，因此架构设计有时候也会被看作一项比较神秘的工作。

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

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。

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。

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。

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。

简单原则

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：

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。

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。