我做系统架构的一些原则
 工作 20 多年了,这 20 来年看到了很多公司系统架构,也看到了很多问题,在跟这些公司进行交流和讨论的时候,包括进行实施和方案比较的时候,都有很多各种方案的比较和妥协,因为相关的经历越来越多,所以,逐渐形成了自己的逻辑和方法论。今天,想写下这篇文章,把我的这些个人的经验和想法总结下来,希望能够让更多的人可以参考和借鉴,并能够做出更好的架构来。另外,我的这些思维方式和原则都针对于现有市面上众多不合理的架构和方案,所以,也算是一种“纠正”……(注意,这篇文章所说的这些架构上的原则,一般适用于相对比较复杂的业务,如果只是一些简单和访问量不大的应用,那么你可能会得出相反的结论)
工作 20 多年了,这 20 来年看到了很多公司系统架构,也看到了很多问题,在跟这些公司进行交流和讨论的时候,包括进行实施和方案比较的时候,都有很多各种方案的比较和妥协,因为相关的经历越来越多,所以,逐渐形成了自己的逻辑和方法论。今天,想写下这篇文章,把我的这些个人的经验和想法总结下来,希望能够让更多的人可以参考和借鉴,并能够做出更好的架构来。另外,我的这些思维方式和原则都针对于现有市面上众多不合理的架构和方案,所以,也算是一种“纠正”……(注意,这篇文章所说的这些架构上的原则,一般适用于相对比较复杂的业务,如果只是一些简单和访问量不大的应用,那么你可能会得出相反的结论)
原则一:关注于真正的收益而不是技术本身
对于软件架构来说,我觉得第一重要的是架构的收益,如果不说收益,只是为了技术而技术,而没有任何意义。对于技术收益来说,我觉得下面这几个收益是非常重要的:
- 是否可以降低技术门槛加快整个团队的开发流程。能够加快整个团队的工程流程,快速发布,是软件工程一直在解决的问题,所以,系统架构需要能够进行并行开发,并行上线和并行运维,而不会让某个团队成为瓶颈点。(注:就算拖累团队的原因是组织构架,也不妨碍我们做出并行的系统架构设计)
- 是否可以让整个系统可以运行的更稳定。要让整个系统可以运行的更为的稳定,提升整个系统的 SLA,就需要对有计划和无计划的停机做相应的解决方案(参看《关于高可用的架构》)
- 是否可以通过简化和自动化降低成本。最高优化的成本是人力成本,人的成本除了慢和贵,还有经常不断的 human error。如果不能降低人力成本,反而需要更多的人,那么这个架构设计一定是失败的。除此之外,是时间成本,资金成本。
如果一个系统架构不能在上面三个事上起到作用,那就没有意义了。

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继 昨天,Gitlab.com发生了一个大事,某同学误删了数据库,这个事看似是个低级错误,不过,因为Gitlab把整个过程的细节都全部暴露出来了,所以,可以看到很多东西,而对于类似这样的事情,我自己以前也干过,而在最近的两公司中我也见过(Amazon中见过一次,阿里中见过至少四次),正好通过这个事来说说一下自己的一些感想和观点吧。我先放个观点:你觉得有备份系统就不会丢数据了吗?
昨天,Gitlab.com发生了一个大事,某同学误删了数据库,这个事看似是个低级错误,不过,因为Gitlab把整个过程的细节都全部暴露出来了,所以,可以看到很多东西,而对于类似这样的事情,我自己以前也干过,而在最近的两公司中我也见过(Amazon中见过一次,阿里中见过至少四次),正好通过这个事来说说一下自己的一些感想和观点吧。我先放个观点:你觉得有备份系统就不会丢数据了吗? 在《
在《 看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。 当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候,我会遇到如下的两个问题:
当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候,我会遇到如下的两个问题: 关于IoC的的概念提出来已经很多年了,其被用于一种面象对像的设计。我在这里再简单的回顾一下这个概念。我先谈技术,再说管理。
 关于IoC的的概念提出来已经很多年了,其被用于一种面象对像的设计。我在这里再简单的回顾一下这个概念。我先谈技术,再说管理。
