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「从0开始学架构」10 | 架构设计流程:识别复杂度

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从今天开始,我将分 4 期,结合复杂度来源和架构设计原则,通过一个模拟的设计场景“前浪微博”,和你一起看看在实践中究竟如何进行架构设计。今天先来看架构设计流程第 1 步:识别复杂度。


架构设计第 1 步:识别复杂度

我在前面讲过,架构设计的本质目的是为了解决软件系统的复杂性,所以在我们设计架构时,首先就要分析系统的复杂性。只有正确分析出了系统的复杂性,后续的架构设计方案才不会偏离方向;否则,如果对系统的复杂性判断错误,即使后续的架构设计方案再完美再先进,都是南辕北辙,做的越好,错的越多、越离谱。


例如,如果一个系统的复杂度本来是业务逻辑太复杂,功能耦合严重,架构师却设计了一个 TPS 达到 50000/ 秒的高性能架构,即使这个架构最终的性能再优秀也没有任何意义,因为架构没有解决正确的复杂性问题。


架构的复杂度主要来源于“高性能”“高可用”“可扩展”等几个方面,但架构师在具体判断复杂性的时候,不能生搬硬套,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,少数情况下包含其中两个,如果真的出现同时需要解决三个或者三个以上的复杂度,要么说明这个系统之前设计的有问题,要么可能就是架构师的判断出现了失误,即使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,专栏前面提到过的“亿级用户平台”失败的案例,设计对标腾讯的 QQ,按照腾讯 QQ 的用户量级和功能复杂度进行设计,高性能、高可用、可扩展、安全等技术一应俱全,一开始就设计出了 40 多个子系统,然后投入大量人力开发了将近 1 年时间才跌跌撞撞地正式上线。上线后发现之前的过度设计完全是多此一举,而且带来很多问题:

系统复杂无比,运维效率低下,每次业务版本升级都需要十几个子系统同步升级,操作步骤复杂,容易出错,出错后回滚还可能带来二次问题。

每次版本开发和升级都需要十几个子系统配合,开发效率低下。

子系统数量太多,关系复杂,小问题不断,而且出问题后定位困难。

开始设计的号称 TPS 50000/ 秒的系统,实际 TPS 连 500 都不到。


由于业务没有发展,最初的设计人员陆续离开,后来接手的团队,无奈又花了 2 年时间将系统重构,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,整个系统才逐步稳定下来。


如果运气真的不好,接手了一个每个复杂度都存在问题的系统,那应该怎么办呢?答案是一个个来解决问题,不要幻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,后来接手的团队其实面临几个主要的问题:系统稳定性不高,经常出各种莫名的小问题;系统子系统数量太多,系统关系复杂,开发效率低;不支持异地多活,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,就可能会面临这些困境:

要做的事情太多,反而感觉无从下手。

设计方案本身太复杂,落地时间遥遥无期。

同一个方案要解决不同的复杂性,有的设计点是互相矛盾的。例如,要提升系统可用性,就需要将数据及时存储到硬盘上,而硬盘刷盘反过来又会影响系统性能。


因此,正确的做法是将主要的复杂度问题列出来,然后根据业务、技术、团队等综合情况进行排序,优先解决当前面临的最主要的复杂度问题。“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,后来发现子系统数量降下来后,不但开发效率提升了,原来经常发生的小问题也基本消失了,于是团队再在这个基础上做了异地多活方案,也取得了非常好的效果。


对于按照复杂度优先级解决的方式,存在一个普遍的担忧:如果按照优先级来解决复杂度,可能会出现解决了优先级排在前面的复杂度后,解决后续复杂度的方案需要将已经落地的方案推倒重来。这个担忧理论上是可能的,但现实中几乎是不可能出现的,原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,软件系统的方案可以有多个,总是可以挑出综合来看性价比最高的方案。


即使架构师决定要推倒重来,这个新的方案也必须能够同时解决已经被解决的复杂度问题,一般来说能够达到这种理想状态的方案基本都是依靠新技术的引入。例如,Hadoop 能够将高可用、高性能、大容量三个大数据处理的复杂度问题同时解决。


识别复杂度对架构师来说是一项挑战,因为原始的需求中并没有哪个地方会明确地说明复杂度在哪里,需要架构师在理解需求的基础上进行分析。有经验的架构师可能一看需求就知道复杂度大概在哪里;如果经验不足,那只能采取“排查法”,从不同的角度逐一进行分析。


识别复杂度实战

我们假想一个创业公司,名称叫作“前浪微博”。前浪微博的业务发展很快,系统也越来越多,系统间协作的效率很低,例如:

用户发一条微博后,微博子系统需要通知审核子系统进行审核,然后通知统计子系统进行统计,再通知广告子系统进行广告预测,接着通知消息子系统进行消息推送……一条微博有十几个通知,目前都是系统间通过接口调用的。每通知一个新系统,微博子系统就要设计接口、进行测试,效率很低,问题定位很麻烦,经常和其他子系统的技术人员产生分岐,微博子系统的开发人员不胜其烦。


用户等级达到 VIP 后,等级子系统要通知福利子系统进行奖品发放,要通知客服子系统安排专属服务人员,要通知商品子系统进行商品打折处理……等级子系统的开发人员也是不胜其烦。


新来的架构师在梳理这些问题时,结合自己的经验,敏锐地发现了这些问题背后的根源在于架构上各业务子系统强耦合,而消息队列系统正好可以完成子系统的解耦,于是提议要引入消息队列系统。经过一分析二讨论三开会四汇报五审批等一系列操作后,消息队列系统终于立项了。其他背景信息还有:

中间件团队规模不大,大约 6 人左右。

中间件团队熟悉 Java 语言,但有一个新同事 C/C++ 很牛。

开发平台是 Linux,数据库是 MySQL。

目前整个业务系统是单机房部署,没有双机房。


针对前浪微博的消息队列系统,采用“排查法”来分析复杂度,具体分析过程是:这个消息队列是否需要高性能.


我们假设前浪微博系统用户每天发送 1000 万条微博,那么微博子系统一天会产生 1000 万条消息,我们再假设平均一条消息有 10 个子系统读取,那么其他子系统读取的消息大约是 1 亿次。


1000 万和 1 亿看起来很吓人,但对于架构师来说,关注的不是一天的数据,而是 1 秒的数据,即 TPS 和 QPS。我们将数据按照秒来计算,一天内平均每秒写入消息数为 115 条,每秒读取的消息数是 1150 条;再考虑系统的读写并不是完全平均的,设计的目标应该以峰值来计算。峰值一般取平均值的 3 倍,那么消息队列系统的 TPS 是 345,QPS 是 3450,这个量级的数据意味着并不要求高性能。


虽然根据当前业务规模计算的性能要求并不高,但业务会增长,因此系统设计需要考虑一定的性能余量。由于现在的基数较低,为了预留一定的系统容量应对后续业务的发展,我们将设计目标设定为峰值的 4 倍,因此最终的性能要求是:TPS 为 1380,QPS 为 13800。TPS 为 1380 并不高,但 QPS 为 13800 已经比较高了,因此高性能读取是复杂度之一。注意,这里的设计目标设定为峰值的 4 倍是根据业务发展速度来预估的,不是固定为 4 倍,不同的业务可以是 2 倍,也可以是 8 倍,但一般不要设定在 10 倍以上,更不要一上来就按照 100 倍预估。


这个消息队列是否需要高可用性


对于微博子系统来说,如果消息丢了,导致没有审核,然后触犯了国家法律法规,则是非常严重的事情;对于等级子系统来说,如果用户达到相应等级后,系统没有给他奖品和专属服务,则 VIP 用户会很不满意,导致用户流失从而损失收入,虽然也比较关键,但没有审核子系统丢消息那么严重。


综合来看,消息队列需要高可用性,包括消息写入、消息存储、消息读取都需要保证高可用性。


这个消息队列是否需要高可扩展性


消息队列的功能很明确,基本无须扩展,因此可扩展性不是这个消息队列的复杂度关键。


为了方便理解,这里我只排查“高性能”“高可用”“扩展性”这 3 个复杂度,在实际应用中,不同的公司或者团队,可能还有一些其他方面的复杂度分析。例如,金融系统可能需要考虑安全性,有的公司会考虑成本等。


综合分析下来,消息队列的复杂性主要体现在这几个方面:高性能消息读取、高可用消息写入、高可用消息存储、高可用消息读取。


“前浪微博”的消息队列设计才刚完成第 1 步,专栏下一期会根据今天识别的复杂度设计备选方案,前面提到的场景在下一期还会用到哦。


小结

今天我为你讲了架构设计流程的第一个步骤“识别复杂度”,并且通过一个模拟的场景讲述了“排查法”的具体分析方式,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。尝试用排查法分析一下你参与过或者研究过的系统的复杂度,然后与你以前的理解对比一下,看看是否有什么新发现?

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