业务架构设计

A. 系统架构设计师的工作职责

根据系统需求规格说明书，结合应用领域和技术发展的实际情况，考虑有专关约束条件，设计正确、合理属的软件架构，确保系统架构具有良好的特性；能够对项目的系统架构进行描述、分析、设计与评估；能够按照相关标准编写相应的设计文档；能够与系统分析师、项目管理师相互协作、配合工作；具有高级工程师的实际工作能力和业务水平。

B. 用什么工具画 软件架构设计图

1、Microsoft Office Visio

Office Visio 是office软件系列中的负责绘制流程图和示意图的软件，是一款便于IT和商务人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处理、分析和交流的软件。

2、ProcessOn

是一款网页版的在线作图工具，优点是无需下载安装、破解这些破事，同时支持在线协作，可以多人同时对一个文件协作编辑，而且上手比较容易，它提供很多流程图模版，可以方便的画出流程图、思维导图、原型图、UML图。

3、OmniGraffle

OmniGraffle可以用来绘制图表，流程图，组织结构图以及插图，也可以用来组织头脑中思考的信息，组织头脑风暴的结果，绘制心智图，作为样式管理器，或设计网页或PDF文档的原型。只能于运行在Mac OS X和iPad平台之上。

4、亿图

是一款基于矢量的绘图工具，包含大量的事例库和模板库。可以很方便的绘制各种专业的业务流程图、组织结构图、商业图表、程序流程图、数据流程图、工程管理图、软件设计图、网络拓扑图等等。

5、Axure RP

Axure RP是美国Axure Software Solution公司旗舰产品，是一个专业的快速原型设计工具，让负责定义需求和规格、设计功能和界面的专家能够快速创建应用软件或Web网站的线框图、流程图、原型和规格说明文档。

C. 软件概要设计中应突出软件架构还是业务流程

你说的点不正确。实际上，用一句话来说，要看情况而定。
到底以什么为概要设计重点，不同的项目，完全不同。

D. 架构师必看：谈软件架构师如何做好架构设计（

此文转载至：帐前卒
1 前言
软件架构设计是软件设计的一部分，相当于总体设计，是软件设计过程中一个决定性的环节，架构确定了，软件基本也就定型了。而软件架构师则是软件项目的领军人物，是软件设计过程中最具挑战性的角色，从技术角度来讲，他承担了项目的成败责任。
EEEC给“架构师”的定义为“软件架构师是技术主管”，这就意味着他不仅要有高超的技术才能，还要有很好的领导才能，他的领导能力在团队中和软件质量控制中起着十分重要的作用。作为一个架构师，他要掌握整个软件项目的前景，调节各小组间关系，要让所有的项目组成成员了解大家共同的目的和目标，并发布标准和章程；要能正确理解软件过程，要在宏观上拥有专业知识，应该拥有很好的设计技巧；要是一个很好的沟通员和谈判代表，要能做出正确的决策等，除此，还有许多他要具备的其它素质。
2. 做好需求调研和分析
为保证软件的可用性，要从需求出发设计架构，即：做软件先做需求，这是软件业内人士的共识，但这项工作做得好的却很少。根据调查，属于需求分析和软件设计错误与缺陷的约占软件错误与缺陷的64%；而属于程序代码错误的仅占36%；而因软件错误积累与放大效应，造成整个软件项目拖延或失败情况的高达20%～60%。这些数据表明，搞好需求调研和分析是软件设计和开发的第一步。架构师必须要在需求调研的初期就介入，以保证需求获取的及时、可靠、准确，并对下步工作起指导作用。进行需求调研，不能就事论事，对用户的需求调研要全面、细致。需求要进行全局性的分析，需要有全局的观点，而不是分散地、根据具体的应用开发而进行的调研，这样才能系统地、本质地、概括地把握软件的功能结构。在调研过程中，自始至终都要有用户方的业务人员参加，尤其是强调高层管理人员的重视和亲自参与，架构师及其相应的工作小组要有足够的沟通和理解能力，要能使业务人员在需求调研阶段起主导作用，架构师仅起协助和引导作用，并提供需求调研的科学方法和过程。
2.1 熟悉建设单位，定义职能域
在需求调研阶段，架构师首先要全面了解用户中所有人员的需求，首先要了解建设单位的组织机构、业务关系，并根据建设单位中的一些主要业务活动领域，研究定义职能域，这是第一重要任务。职能域是用户功能规划的抽象，应符合建设单位内部各种业务的逻辑关系，而不是现行机构部门的翻版，一经识别，就要保持相对稳定。研制职能域模型时，需要特别注意，要自顶向下规划，并把握好设计职能域的数目；注意用户需求的主次关系，按照重要性、优先级进行权衡取舍。
2.2 详细调研各项业务过程及其功能分解
每个职能域都包括一定数目的业务过程，业务过程可以继续分解为业务活动（对应于未来的软件功能），每个功能再分解为更低层的功能，逐级向下分解，直到产生最基本的、不可再分的最小功能单元。
职能域和业务过程都要独立于当前的组织机构，因为组织机构可能变化，部门的分工也会变化，但整个单位的基本职能和业务相对稳定。职能域或业务过程可能横跨两个或多个业务部门。业务过程的确定可以对照组织机构中各部门负责人的职责来考虑，这样，也可能获得未来软件的操作权限、数据权限的分配和功能模块的划分，这些业务过程是一个单位运作的基本工作，不受报告层次和具体负责人变动的影响。
调研前，架构师要对调研的内容事先准备，针对不同管理层的用户询问不同的问题，列出问题清单，将操作层、管理层、决策层的需求既联系又区分开来，形成一个金字塔，使下层满足上层的需求。调研时，要收集用户工作中涉及的所有内容，如各种单据、报表、处理规则，再将其串成流程图，以流程图为主线，同时把握以下方面：
（1）该流程中是否存在不必要的环节；
（2）流程是否可以简化，是否可以省略一些环节；
（3）流程中的每个处理环节是否起到了增值提效的作用；
（4）哪些流程可以并行处理。
2.3 在调研具体业务时工作小组要把握的重点
（1）平均频度
业务发生的频繁程度称为频度，这个数字可以是一个平均值或统计值。频度越高，数据量越大，对响应时间、易操作性等要求就越高。在数据存储时，对大频度的业务或单据要进行充分的考虑。
（2）高峰期的频度
必须保证软件在高峰期的响应时间，对软件进行测试时，要模拟高峰期的业务频度。
（3）单据要求
单据上的内容也就是单据的属性，它是进行数据结构设计的最基本依据。数据的精度是定义数据库中字段长度的依据；计算生成方法是设计算法的依据；取值范围与计算生成方法是数据完整性检测的依据。
（4）利于减轻工作量
减轻人员的工作量是采用新软件的一个目的，花费时间最多、处理方法最复杂的地方往往是软件最关键的地方，也是用户将来验收时最关心的地方。实际上有很多报表由于工作量相当大，用户没有足够的人力与时间来进行处理，这时他便想到了计算机。
（5）单据报表流程
要了解单据或报表的来源、单据联数、每联用途、送交单位、送交时间，对来源与去向的追踪可以调查出各个业务、各个单据、各个报表及各个部门之间的联系。
（6）特殊情况的处理与纠错
对于特殊情况的处理，体现了软件灵活性，但这其中也隐含着安全危机。用户领域中有很多“合理但不合法，不合理也不合法”的特殊情况，它们出现的机会比较少，在调研时要将这些易遗漏的问题挖掘出来，这些特殊情况有时是软件必须要处理的。
当用户在某个作业环节出现失误时，手工软件有的采用正规的手续进行纠错，有的则相当随便，这些情况出现的概率也很小，在调研时，可采用穷举的方法，假定在每一个环节都出现失误，逐个环节询问用户的处理方法，防止遗漏。这些细节如果不调研清楚，往往会对软件产生深远的影响。
（7）考虑长远
将来用户需求的变化是很正常的现象，如果仅仅着眼于现在，而不对将来有所考虑，软件的寿命便不会长久，要将以后可能的变化考虑在内。需求获取后，务必要将调研的成果编制为文档，可视化需求调研，提供不同的图给不同层次的用户进行确认。对高层领导，可提供总体职能域图或业务流程图，对业务管理人员可提供业务流程图或业务活动图，甚至可以画出用户界面的草图。
3 需求分析与设计
架构师所带领的团队做出的关于软件体系结构的决策，将直接影响软件开发的难度和软件维护的难易度，最终决定软件开发的成败。
作为一个架构师，在进行架构设计时，必须具备以下基本能力：
（1）他要把整个团队组织在架构周围，并积极地投入到计划活动上，要把架构转化完成任务的先后顺序，这样才能及时地确定在什么位置用什么技术。
（2）架构师要在技术上做宏观决策，不必关心细节化的事情，由于技术的变化过于频繁，架构师要时与这些变化同步；架构师必须至少能对各种技术有一个整体上的了解，能够熟知每种技术特点及优缺点，只有这样，架构设计师才能在特定的应用场景下，正确地选择各种技术来设计软件架构。
（3）架构师要能预测最小化项目中可能出现的风险，因为这直接影响到软件架构的稳定性。
（4）架构师要能与开发人员保持良好的沟通，确保软件设计的实现。

E. 怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

• 整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

• 提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

• 为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

• 为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

• 分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

• 开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

• 建设开放数据平台，开放公司数据；

• 。。。。。。



• 上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；


• 其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；


• 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。


• 整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：


• 逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。


• 我们从下往上看：


• 数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。



• 数据源的种类比较多：



• 网站日志：



• 作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，


• 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；



• 业务数据库：



• 业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。


• 当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。



• 来自于Ftp/Http的数据源：



• 有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；



• 其他数据源：



• 比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；



• 数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。



• 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；


• 当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》


• 实时计算部分，后面单独说。


• 数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；



• 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。


• 另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。



• 数据应用

• 业务产品
  



• 业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；



• 报表



• 同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；



• 即席查询



• 即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；


• 这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。


• 即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。


• 当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。



• OLAP



• 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；


• 这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；


• 比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。



• 其它数据接口
  



• 这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。



• 实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。


• 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。


• 做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。


• 任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；



• 这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。


• 前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。


• 总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

F. 如何做好软件系统的架构设计

软件架构设计的目的 对于外包业务类型的项目，软件架构设计的目的与产品类型的项目有所不同，在这里主要讨论外包类型项目的软件架构设计目的。 1、为大规模开发提供基础和规范，并提供可重用的资产，软件系统的大规模开发，必须要有一定的基础和遵循一定的规范，这既是软件工程本身的要求，也是客户的要求。架构设计的过程中可以将一些公共部分抽象提取出来，形成公共类和工具类，以达到重用的目的。 2、一定程度上缩短项目的周期，利用软件架构提供的框架或重用组件，缩短项目开发的周期。 3、降低开发和维护的成本，大量的重用和抽象，可以提取出一些开发人员不用关心的公共部分，这样便可以使开发人员仅仅关注于业务逻辑的实现，从而减少了很多工作量，提高了开发效率。 4、提高产品的质量，好的软件架构设计是产品质量的保证，特别是对于客户常常提出的非功能性需求的满足。 软件架构设计的原则 软件架构设计必须遵循以下原则： 1、满足功能性需求和非功能需求。这是一个软件系统最基本的要求，也是架构设计时应该遵循的最基本的原则。 2、实用性原则，就像每一个软件系统交付给用户使用时必须实用，能解决用户的问题一样，架构设计也必须实用，否则就会“高来高去”或“过度设计”。 3、满足复用的要求，最大程度的提高开发人员的工作效率。 软件架构设计的几种视图 我们常常在讨论架构设计该做些什么的时候，或是在架构设计评审的会议上，会提出各种各样的问题，例如开发人员该如何记录Log，事务如何控制？怎样才能提高我们的开发人员的工作效率，即在单位时间内更有品质的完成更多的功能？怎样满足客户的非功能性需求？怎样让生产环境的平台管理人员更好的维护系统？ 上面这些问题，实际上是软件系统的不同的干系人站在不同的角度上提出的问题，要回答上面这些问题，我们就得从不同的视角来看待软件架构设计这项工作。 1、逻辑架构视角，从系统用户的角度考虑问题，设计出来的软件架构能够满足业务逻辑的需求，能够处理现在越来越复杂的业务逻辑需求。 2、开发架构视角，从系统开发人员的角度来考虑问题，设计的架构要易于理解，易于开发，易于单元测试，最好做到让开发人员可以用最少的代码行数完成功能的开发。 3、运行架构视角，从系统运行时的质量需求考虑问题，特别关注于系统的非功能需求，客户常常都会要求我们系统的功能画面的最长响应时间不超过4秒，能满足2000个用户同时在线使用，基于角色的系统资源的安全控制等。 4、物理架构视角，关注系统安装和部署在什么样的环境上，例如现在最流行的企业应用服务解决方案IBM Http Server ＋ WebSphere Application Server ＋ DB2，WebLogic + Oracle等。 5、数据架构视角，如今我们开发的各类系统，如MIS，ERP，SAP，基本上都是对各类数据的操作，把一堆不太好懂的数据展现成用户容易看懂的数据，自动处理各类数据的运算等，所以数据的持久化是十分重要的一件事情。1、分析需求和理解业务模型（或领域建模），并选定关键Use case。 软件的需求，可以分为从用户视角和开发人员视角来看，从用户的角度看，又可以分为功能性和非功能性需求，我们必须从不同的视角和级别去全面的认识需求并分析需求，理解业务模型。实践表明，常常被我们忽视的非功能性需求常常会导致整个项目失败。 理解业务需求最好的方式莫过于进行领域建模，领域建模与需求分析往往是交替穿叉进行的，领域建模主要有以下三个方面的作用： ◆探索复杂问题，弄清领域知识。Martin Fowler曾经说过，他采用面向对象方法最大的好处就是它有助于解决更为复杂的问题。领域建模本身作为辅助思维的工具，帮助我们将注意力始终保持在最为重要的业务概念及其关系上，使我们能够不断深入地，系统的对需求进行分析和认识。领域建模往往是一个从模糊到清晰，从零散到系统的过程。 ◆决定功能范围，影响可扩展性。任何模型都是对现实世界某种程序的抽象，这种抽象就会忽略某一些东西，例如忽略对象的属性和对象间的关系，而这些忽略往往都是带有一定的目的性的，这种忽略就决定了功能的范围。模型揭示了各种功能背后的结构，如果说定义功能相当于“拍照片”的话，那么领域建模就相当于“做透视”，更加关注问题领域的内在结构，相当于对问题领域进行了一定的抽象，良好的领域模型不仅能很好的支持现有的功能，而且还可以在一定程度上支持未来可能出现的新需求，体现良好的可扩展性。 ◆提供交流基础，促进有效沟通。领域建模通常会使用UML图作为呈现的方式，这样为我们的沟通提供了方便。当然，有时候文字在描述某些特定领域的问题时可能更适合，可以灵活运用。 在我们公司的实际软件开发流程中，往往领域建模缺少这一环节，这可能是在以后的工作中需要进一步提高之处。 虽然我们总是期望架构设计师能全面掌握需求，但由于时间和精力的限制，摆在我们面前的现实就是架构设计师没有时间对所有需求进行深入分析，所以我们的策略就是“把好钢用在刀刃上”，即把大部分时间和精力花在对决定架构最重要的关键需求上。在选择关键需求时要注意：高优先级的需求往往是从用户的角度来看的，可能并不是真正的关键需求。在《RUP实践者指南》一书中向我们讲述了如何确定关键功能需求？A.作为应用程序的核心或实现了系统的主要接口的功能，B.必须被实现的功能，即如果这些功能不被实现，则开发出来的软件就失去了价值，C.覆盖了系统架构的一些方面，但没有被其他重要的Use case覆盖到的功能。 2、分别从各个视角来考虑软件架构的方方面面。 软件的架构设计必须考虑到各方面，根据前期工作确立的领域模型，关键需求，系统约束等进行设计，必须从系统用户，开发人员，系统管理员，部署管理员，数据管理员等人员的角度去分析并解决问题。比如说，如果我们的运行架构采用Cluster方式时，就必须小心Cache和Session等的使用；如果我们的业务逻辑要求我们要操作多个数据库时，就要考虑采用支持二阶段事务提交的方式。 只有将这些方方面面的问题都考虑到了，这样的架构设计才是完整的。至于每一个视图中，我们应该设计到什么细节这一问题，实际上与整个项目的过程定义有关。例如，如果我们有专门安排数据库概要设计的活动，那我们在架构设计的过程中就可以只需要关注更高层次的数据库特性及数据库之间的关系，而每一张表的数据字典可以在后续的相关活动中进行设计，但如果没有这样的活动，那我们就要细化到每一张表的每一个栏位，以及表之间的关系。 3、解决技术面的重点问题和难题 在软件架构设计的过程中，我们往往会需要攻克一些技术面的重点问题和难题，这完全是一项极其需要扎实的理论知识和丰富的实践经验支撑的工作。例如，我们如何提高整个系统的性能？如何能很好的导出极其复杂的“中国式报表”（一般比西方国家产出的报表要复杂很多，而且很多开源的BI类的框架并不能完全解决问题）？ 当遇到确实是很困难的问题，可以去网络一下或Google一下，也可以去请教公司的资深技术人员或专家，或者召开小范围的技术专题讨论会议，采用脑力激荡的方法试着找找答案，这样才能提高工作的效率。 4、召开架构设计评审会议进行同行评审。 架构设计评审是极其重要的一环，我曾将其形容为“七种武器”中的离别钩，就是因为在会议上，同行们可能会提很多问题或意见，而且很多意见很尖锐，所以一定要虚心接受，并做好记录，正所谓“良药苦口利于病，忠言逆耳利于行”。 在评审会议之前，我们要完成很多准备工作，最好是能准备一份简明扼要的电子简报，把最重要的问题列出来，这样在进行评审会议时，就不会漫无目的，在会议前就将这些资料发给与会人员，请他们抽空先了解一下，在会议进行时，要学会控制会议的进度，提高会议的效率。 5、针对关键Use case在设计的架构上实现功能来验证架构。 对于架构设计的验证也是一项十分重要的工作，其验证技术有很多种，在我们公司通常会采用Sample的形式，即XP中所说的迭代0，RUP中所说的切片。这样做的好处是既可以从实际的产品角度出发来有效的验证架构是否满足要求，又可以比抛弃型原型验证技术节省成本。 这个Sample绝不是我们在解决架构设计中的问题时拿来做实验的一些代码的拼凑，而是完整的实现某一关键Use case的符合架构设计和一系列规范的可交付的代码及相关文档。同时，这个Sample可以作为你在给大家讲解或培训架构时的教材，也可以作为开发人员使用此架构进行开发的蓝本，甚至是只需要复制粘贴，加上简单的修改即可。 6、交付给客户Review。 这一环节，在很多公司可能并不存在，因为他们的软件架构并不一定需要客户Review，但像我们这种做服务的公司，最重要的就是客尊，落实到软件架构设计这一活动，就是让客户理解并接受你的架构设计方案，同时，客户也会起到帮你验证架构的作用。通常，我们的架构得到客户的认可后，便可进入大规模的开发。 在交付给客户Review时，通常可能会以会议的形式进行Review，所以我们可以参照评审会议时好的做法来召开会议，在这里就不再冗述。软件架构设计的常见误区及解决办法 1、架构设计的常常会“高来高去”。所谓高来高去，实际上就是我们的架构设计仅停留在模型阶段，但也绝不是产生第一支样例程式。 2、架构设计时常常会在某些方面过度设计（Over engineering）。为了一些根本不会发生的变化而进行一系列复杂的设计，这样的设计就叫过度设计，往往会带来资源的浪费并且会增加开发的工作量或难度。虽然我们必须考虑到系统的扩展性，可维护性等，但切忌过度设计。有时候或许你并不能判断出哪些设计是过度设计，此时你可以请教你的PM，让他站在整个项目的高度来帮你决策一下。 3、架构（Architecture）不是框架(Framework)，也不是简单的将几种框架或技术的组合，框架本身也是有架构的。框架一般是针对于某一方面或领域的重用性和可扩展性非常好的半成品，我们可以用一句较为经典的话来总结：框架是软件，架构不是软件，框架是一种特殊的软件。我们在工作中通过将许多方面的可重用的工具类，公共类，基础类等抽象出来，即可形成一些可重用的框架。 4、架构设计绝不是新技术展示平台，合适的技术才是对于项目有利的技术，必须考虑到开发人员的能力和维护人员的能力。作为一名架构设计师应该更多的考虑如何平衡业务需求，织织运作（主要指团队中的协作）和技术三者的关系，而不仅仅是去关注那些技术细节。 5、架构设计的成功与否决定着系统品质的好坏，因为架构设计不好而导致交付的系统Bug过多，无法满足客户非功能性需求等问题，从而导致项目取消的案例时有发生。架构设计不是架构设计师一个人的事情，也不是几天就能完成的一项工作，必须是架构设计师付出大量辛勤劳动后的成果，其成败往往与组织、主管、项目经理的支持有着密切的关系。 关于架构设计的一点通用技巧 1、分层（Layer）规则。这里的层是指逻辑上的层次（Layer），并非指物理上的层次（Tier）。目前的绝大多数的企业级应用系统中都分为三层，即表现层，领域层和数据层。在对各层次进行划分时，主要可以从以下几个方面来考虑：A、每一层是一个相对独立的部分，可以作为一个整体，无需对其它层了解；B、将层次间的依赖性降到最低，即降低耦合；C、可以从某种程度上替换掉某一层，而对其它层不会产生过多的影响；D，层次并不能封闭所有的东西，假如用户界面上增加了一个栏位，那么领域层就要增加一个数据域，数据层就要增加一个相应的字段。同时，过多的分层可能会对性能造成一定的影响。 2、包（package）之间不要产生循环依赖。通常包的划分会先按不同的逻辑层来划分，在层的包下面再按功能来划分。避免包间的循环依赖是一个比较通用的规则，这样的规则一定有其存在的价值和道理，之所以这样主要是出于以下原因：A、循环依赖会使分层失去意义；B、循环依赖会带来许多潜在的风险，如可能会产生嵌套事务（nested transaction，JavaEE标准中并不支持这种事务）的现象，我就曾遇到过这样的问题，在一个项目中，事务放在业务逻辑层统一控制，但由于开发人员忽视了架构中这样的原则，在持久层调用了展现层的公用类，形成了回圈的现象，导致了嵌套事务的发生。 3、设计模式的应用。在很多人的观念里，提供设计模式就等同于GOF的设计模式，其实设计模式是个广泛的概念，比如需求模式、领域模式、反模式等都属于设计模式。模式其实是一门工具，是人们对于过去解决某一类问题的经验总结，所以我们可以在设计活动中应用各种设计模式，但是在应用这些模式之前一定要先分析清楚问题，否则就可能出现“牛头不对马嘴”的现象。 成功的项目总有相似之处，失败的项目却各有各的失败之处。好的软件架构设计必定是成功项目的相似之处，我们有什么理由不把软件架构设计做好了？

G. 一个五年架构师为什么基本年薪酬可以达到50万

架构师，我想很多人都知道，其实该职位头衔在最早的领域是没有的，它是近些年来由互联网的发展所引发的需求，因为现阶段的数据量及高并发的活跃好动，引起了不少传统的技术人员的力不从心，企业愈发关注到了系统架构的重要性，所以不同行业开始招募架构技术人员，架构师就诞生了。

架构设计的条件

以下三个条件不适合做架构设计

对架构不感兴趣，但又迫于需求；

入IT行业，年限小于4年的；

主观能动性弱，又安于现状的；

架构设计的优势

更好的梳理业务的结构体系；

更好的拓展、维护及性能优化；

更好的适应企业业务灵活的推进；

更好的适应大数据的冲洗和应对；

更好的稳定性、低成本及快速迭代；

架构设计时候需要注意的地方

架构设计需要注意的地方，不是怎么把架构搭建起来，而是必须根据业务需求，严格分析，实现该需求需要什么技术会更好及更长远发展的考虑；

另外，构建好的架构虽然可以运行，但是性能需要跟起来，否则架构设计会适得其反，增加不必要的工作量，那么下面就详细介绍下架构设计的策略。

平台的需求

客户需求

在线购物、在线支付或货到付款；

购买商品后，客户可以与客服沟通；

购买商品过程，物流的管理及跟踪；

收取到商品后，商品、物流评价打分；

客户的需求为最高，也代表了企业的核心需求，当然，企业需求还包括其它很多非功能性需求，具体请查看需求梳理部分。

平台的业务架构

根据业务的需求进行子系统模块划分，可以划分为商品子系统、购物子系统、支付子系统、物流子系统、客服子系统、评论子系统；而非核心需求可拆分出客服子系统、评论子系统及接口子系统。另外，根据各个子系统的核心等级，可拆分出核心子系统和非核心子系统，前者包括商品子系统、购物子系统、支付子系统及物流子系统；后者，则包括评论子系统、客服子系统及接口子系统。需要注意的是一般大型电商平台的物流系统是单独分离出来的系统（入库、出库、库存管理、配送管理及货品管理），而这里划分为子系统的主要目的是为演示核心架构，本架构中物流子系统一般作为对接和管理独立子系统的对接模块哦。

1、业务拆分目的

为了解决各个模块子系统间的耦合、维护及拓展性；

方便单独部署子系统，避免集中部署导致一个出问题，全部不能用；

分配专门的团队，负责具体的子系统，最大化工作效率安排；

应对大数据，高压力时，保护核心子系统正常使用；

2、业务的架构图

在上面的业务架构图中，将核心和非核心业务进行拆分，同时每个系统都要独立部署实现，做到大数据量压下，各个系统独立运作，提高可用性，必要时可以暂停掉非核心系统的资源开销，保证核心业务正常为用户服务。

平台的技术架构

在上面业务架构图基础上，我们需要一个技术架构的演变过程，一切只为满足用户的体验和支撑为前提，所以技术架构的搭建不是一蹴而就的，而是随着业务的不断衍变，系统的架构会逐渐完善更新，以实现应对业务数据量的冲击。

1、基本的架构设计

记得很早的时候，很多中小企业所采用的架构设计十分简单，基本使用一台服务器来满足一切需求部署，比如：一台服务器同时用作应用部署、数据库存储以及图片存储等，不料的是待用户数据达到50万以上，系统出现很多性能问题，尽管对数据库和程序做个各种性能优化，结果仍无明显改善，架构如下：

后来，IT程序猿发现图片的读写严重影响了系统性能，并将图片单独存放在独立服务器中，并且在架构中引入了Cache中间件，比如：Memcache，这种做法是可取的，而且比原来性能提高了1-2个性能级别，架构设计如下：

2、初级的架构设计

前几年，一般的电商网站的做法是选用三台服务器，一台部署应用，一台部署数据库，一台部署NFS文件系统，做到将各个规模庞大并耗用性能的部分剥离到不同服务器设备，再配备必要的缓存中间件，基本可以满足近1000万的数据量，具体的架构图如下：

但是，目前主流使用的网站架构已经不同，大多采用集群的方式来实现负载均衡和高可用性，架构可以是下面的样子：

注意：

如果涉及到多台网站服务器的话，就会存在Session如何同步的问题，一般也是最为常用的做法，就是使用Cache中间件来存储和管理Session信息。

3、优化的架构设计

这里为解决高并发，高可用的大型电商网站的架构设计方案，主要采用了分布式、集群、负载均衡、反向代理、消息队列及多级缓存技术。该架构设计方案，是现今比较流程的大型电商网站采用的架构模式，比如：淘宝、京东等，也许会有细微不同的地方，但大同小异哦！具体的架构图方案如下：

平台架构的总结

这里主要总结的是优化架构，架构按层次结构罗列组织，共分为四层，层次分工明确，高拓展，低耦合，负载均衡、集群、分布式及缓存等技术的使用，架构如下：

好了，电商平台的架构设计就介绍到这里，本篇主要是介绍架构设计的思路及应用的核心技术，供在架构设计的同学参考借鉴哦！有想了解更多的可以关注我

H. 三层架构中业务逻辑层如何设计

一般三层架构中的业务逻辑层又划分为几块：

• 公共基础服务类 Utils 例如 时间相关

• 共有抽象业务类 是基础业务的抽象 即所有业务都可能用到的

• 共有具体业务基础类 是基础业务的共有基础类

• 各个业务的实现类 实现业务目标

I. 应用架构规划

社会保障信息系统在应用架构上可以划分为公共基础平台、业务应用系统和宏观决策支持三个层次，覆盖省、市、县三级。总体结构参见下图（2-1）。

图2-1 社会保障信息系统应用架构

2.4.3.1 公共基础平台

公共基础平台是系统各组成部分的公共系统，为整个系统提供技术支撑。公共基础平台支持系统内各子系统间的网络互联、数据共享和交换，提供安全认证和安全管理、身份识别和对外公共接口等功能。主要由五大中心构成，它们分别为：

（1）网络中心。是系统内统一的网络汇接点和网络管理机构，分为省、市、区县三级。它通过提供统一的网络接口来实现各业务部门之间、地区之间、上下级之间的网络连接。

（2）数据中心。主要有三种作用：①提供一个统一的数据交换和共享平台，使系统中的数据一致化和标准化，实现不同部门之间数据的交换和共享；②提供一个数据的“仓库”，为各业务以及宏观决策和公共服务提供数据支持；③建立容灾备份系统，统一为各部门提供异地容灾备份服务。

（3）公共服务中心。是各业务部门统一对外提供公共服务的窗口，它为社会保障对象办理社会保障业务提供一个统一的公共服务平台。对内整合政府的政务资源，对外整合社会服务资源，通过多种服务方式和手段，使社会保障业务走出办事大厅，延伸到社会保障对象的身边。

（4）社会保障卡管理中心。实现对社会保障卡的管理，确保在社会保障对象范围内社会保障卡“一人一卡，一卡通用”。

（5）身份认证（CA）中心。通过授权和认证机制，保证社会保障信息系统中数据传输和交易的安全，为社会保障业务的网上申报、待遇网上支付等提供安全保障。

公共基础平台是社会保障信息系统的基础，它为业务应用系统和宏观决策系统提供安全、可靠、高效的运行环境。

网络中心是整个系统中的“交通通道”，是其他子系统建设的基础。社会保障卡是社会保障对象享受社会保障服务的媒介和凭证。数据中心是系统中数据交换、共享的“枢纽”和共享数据资源的“仓库”。它一方面横向连接了各社会保障业务部门和社会保障服务部门，实现部门之间的数据交换和共享；另一方面纵向连接各级数据中心，实现纵向和地区之间的数据交换和共享。除此之外，它还具有集中管理交换和共享数据的功能，并提供给各级宏观决策部门所需的决策支持数据。数据中心是社会保障卡管理中心、公共服务中心建设的基础，要优先建设，它是整个社会保障信息系统建设的重中之重。

2.4.3.2 业务应用系统

业务应用系统在公共基础平台中运行，支撑社会保障业务的办理。可以分为核心业务应用系统和相关业务应用系统两大类，这些业务应用系统负责处理具体的社会保障业务。

（1）核心业务应用系统。核心业务应用系统主要实现劳动保障、民政、社会保险等基本业务的处理，使社会保障业务达到快捷高效地运作。它的建设内容包括劳动保障业务应用系统、民政业务应用系统和社会保险业务应用系统。

（2）相关业务应用系统。按照社会保障信息系统的统一规划和设计，建设相应的社会保障信息系统相关业务应用系统，以标准的接口把社会保障相关业务有关数据整合到社会保障信息系统数据中心之中。

2.4.3.3 宏观决策系统

宏观决策系统可以通过对业务数据的分析，借助方法库和模型库，对社会保障业务进行监督和管理，及时发现问题，并通过宏观决策系统和统计应用子系统，为不同层次的领导科学的决策提供支持服务。

J. 简述分层架构的设计中要遵循哪些原则

1、最关键的，UI层只能作为一个外壳，不能包含任何业务逻辑(BizLogic)的处理过程；

2、设计时应该从BLL出发，而不是UI出发. BLL层在API上应该实现所有BizLogic，以面向对象的方式；

3、不管数据层是一个简单的SqlHelper也好，还是带有Mapping过的Classes也好，应该在一定的抽象程度上做到系统无关；

4、不管使用COM+(Enterprise Service），还是Remoting，还是WebService之类的远程对象技术，不管部署的时候是不是真的分别部署到不同的服务器上，最起码在设计的时候要做这样的考虑，更远的，还得考虑多台服务器通过负载均衡作集群。

(10)业务架构设计扩展阅读

各层的作用：

1、数据访问层：主要是对非原始数据的操作层，而不是指原始数据，也就是说，是对数据库的操作，而不是数据，具体为业务逻辑层或表示层提供数据服务。

2、业务逻辑层：主要是针对具体的问题的操作，也可以理解成对数据层的操作，对数据业务逻辑处理，如果说数据层是积木，那逻辑层就是对这些积木的搭建。

3、界面层：主要表示WEB方式，也可以表示成WINFORM方式，WEB方式也可以表现成：aspx，如果逻辑层相当强大和完善，无论表现层如何定义和更改，逻辑层都能完善地提供服务。