如何畫好一張架構圖?(內含知識圖譜)

alicloudnative發表於2020-06-16

頭圖.png

作者 | 簫逸 阿里文娛高階技術專家

關注“阿里巴巴雲原生”公眾號,回覆 架構 即可檢視清晰知識大圖!

導讀:架構圖是什麼?為什麼要畫架構圖?如何畫好架構圖?有哪些方法?本文從架構的定義說起,分享了阿里文娛高階技術專家簫逸關於畫架構圖多年的經驗總結,並對抽象這一概念進行了深入地討論。內容較長,同學們可收藏起來細細閱讀。

什麼是架構圖?

如何畫好一張架構圖,要做好這件事情首先要回答的就是什麼是架構圖。我們日常工作中經常能看到各種各樣的架構圖,而且經常會發現大家對架構圖的理解各有側重。深入追究到這個問題,可能一下子還很難有一個具象的定義,如果我們把這個問題進行拆分,理解起來就會容易一點。

架構圖 = 架構 + 圖

按照這個等式,我們可以把問題轉換:

  • 架構是什麼?
  • 圖是什麼?

圖是什麼?這個比較容易回答,圖是一種資訊的表達方式,所以 架構圖,即表達“架構”的圖,也就是一種架構的表達方式。也即: 架構圖=架構的表達=表達架構的圖

按照這種思路我們需要回答:

  • 什麼是架構?要表達的到底是什麼?
  • 如何畫好一張架構圖?

接下來的內容基本上就是按照這兩個維度來做分析。

1.png

什麼是架構?要表達的到底是什麼?

Linus 03 年在聊到拆分和整合時有一個很好的描述:

I claim that you want to start communicating between independent modules no sooner than you absolutely HAVE to, and that you should avoid splitting things up until you really need to, because that communication complexity often swamps the complexity of the actual pieces involved in it.(讓我們認識到一種現象,把 複雜系統拆分成模組,似乎並沒有降低 整個系統的複雜度。它降低的只是 子系統的複雜度。而整個系統的複雜度,反而會由於拆分後的模組之間,不得不進行 互動,變得更加複雜。)

我理解這裡描述的系統拆分就是架構的過程, 基本出發點是為了效率,通過架構的 合理拆分(無論是空間還是時間上的拆分)最終目的讓效率最大化。那到底什麼是架構,其實沒有完全統一且明確的定義,如下三個定義可以參考。

在百度百科上的定義:

架構,又名軟體架構,是有關軟體 整體結構與元件抽象描述,⽤於指導⼤型軟體系統各個方面的設計。

在 Wikipedia 上的定義:

Architecture is both the process and the product of planning, designing, and constructing buildings or any other structures.

ISO/IEC 42010:20072 中對架構有如下定義:

The fundamental organization of a system, embodied in its components, their relationships to each other and the environment, and the principles governing its design and evolution. 

2.png

這三個定義也是見仁見智,但是我們基本可以得出: 架構體現的是整體結構和元件之間的關係。

1. 架構的本質

這裡引用三個觀點來探討架構的本質:

  • 架構的本質是為了管理複雜性;

  • 架構的本質就是對系統進行 有序化重構,不斷減少系統的“熵”,使系統不斷進化;

  • 架構的本質就是對系統進行 有序化重構,以符合當前業務的發展,並可以快速擴充套件。

上述三個觀點提到的內容, 基本表達了架構的核心目的:管理複雜性,效率最大化。以及架構的兩個主要變化來源:一個是以改善軟體質量為目的的內在結構性變化;另外一個是以滿足客戶需求為目的的外在功能性變化。

無論是何種變化,在我看來架構都是在不斷的判斷和取捨,在業務需求和系統實現之間做權衡,從而來應對未來變化的不確定性,如下圖可以比較粗淺直觀的表達這種理解。

3.png

2. 要表達的是什麼?

在 EA 架構領域,有兩種常見架構方法 RUP 和 TOGAF,這兩個框架也是我們常常瞭解架構分類的兩個維度。從個人的角度,我自己覺得 TOGAF 的分類方式更加廣泛使用(如下右圖)。

4.png

結合日常的業務開發,其實我們更多的是關注業務架構和應用架構,所以把上邊的表示式進一步的拆解,在回答如何畫好一張架構圖之前,我們需要關注業務架構和系統架構,討論清楚如何進行業務架構和系統架構。

5.png

3. 架構的過程其實就是建模的過程

我們都知道現實世界到軟體世界或者物件導向的世界的過程,是一個不斷抽象的過程,這其中的方法就是不斷的建立模型。從現實世界到業務模型,從業務模型到概念模型,從概念模型到設計模型,通過不斷的抽象去粗取精,形成對現實世界的層層抽象,所以架構的過程其實就是建模的過程。至此,我們有必要了解一下什麼是建模。

百度百科定義:

建模就是 建立模型,就是為了理解事物而對事物做出的一種 抽象,是對事物的一種無歧義的書面描述。

《Thinking in UML》定義:

建模(Modeling),是指通過對客觀事物 建立一種抽象的方法用以表徵事物並獲得對事物本身的理解,同時把這種 理解概念化,將這些 邏輯概念組織起來,構成一種對所觀察的物件的內部結構和工作原理的便於理解的表達。

從上述兩個定義上基本可以瞭解到建模就是抽象,對業務或現實世界的抽象,雖然不足以幫我們理解架構本身,但是可以將我們上述關注的業務架構和系統架構進一步向下 Down 一層,架構的過程是建模的過程,我們轉換成兩個簡單的問題:模是什麼?如何建?

4. 模是什麼?如何建?

這是兩個比較容易陷入理論性的問題,我們跳出來從結果看過程。接下來通過已經產出的一些架構圖來反向看這些架構圖是如何產出的,同時來回答這兩個問題。

6.png

1)業務建模

回到當下業務本身,對我而言也是全新的,在最初接觸的時候憑僅有的行業背景去理解,結合了大量的文件閱讀最終產出瞭如下圖示的《業務核心流程圖》和《業務功能模組圖》。這兩張圖基本上就涵蓋了所有的業務內容。左邊的業務流程圖得到了這個行業 20 多年從業經驗專家認可,他認為這就是 20 多年所從事的業務內容。

7.png

圖片源於網路,為示意圖,侵刪

回溯整個過程,特別是左側的業務核心流程圖,今天我們看這張流程圖很容易構架起一個基本邏輯來,縱向是不同的業務角色和系統,橫向是時間的推進,特別容易理解。但我想說最開始的理解和分析是極其耗時和壓力極大的過程。這個過程中我所用的方法就是:

  • “把書讀厚”:大量的資訊輸入,同時探求可能性;
  • “把書讀薄”:歸類彙總,形成大圖;
  • 邏輯對照,確保理解和分析的正確性。

把書讀厚:

下圖基本涵蓋“把書讀厚”的過程,匯聚大量的文件資訊,嘗試用多維度去形成邏輯。這個維度可能是依據歷史經驗,也可能是依據文件內容,比如在形成業務大圖的過程中,我曾按可能的場景邏輯、可能的系統或領域邏輯分別把多個文件中的內容歸類,探求可能性。

這個過程會很枯燥,特別是涉及一些業務的術語內容,理解起來就會很困難。我的方式就是把自己當做一名“探索者”,如同我們玩遊戲一樣,常常問自己“我的遊戲地圖全部點亮了嗎?”未必要照顧到所有細節,但是需要力求覆蓋整體內容。仔細想想,似乎也和日常的讀書類似,這期間值得注意的是:

  • 重點關注一些業務概念被界定的地方、一些與自己邏輯推理有出入的地方;

  • 不斷的調整自己閱讀過程中記錄的維度,矯正自己的分析方向;

  • 老老實實用文件中的原話來記錄和呈現(這點很重要,特別是閱讀英文材料,最好原汁原味的記錄,有助於提升自己的專業性)。

8.png

把書讀薄:

這個時候的重點是建立“大局觀”,嘗試梳理自己的邏輯主線,常規邏輯上講都會劃分為橫縱,或者矩陣式的框架,當然這需要建立在前期的理解和分析上, 這裡常常隱含一個最最重要的假設:系統一定是給人用的,一定是解決客戶問題的,否則毫無存在的意義。所以核心的套路是:誰?用什麼樣的服務/功能/能力?解決什麼樣的問題?從而刻畫出:參與者角色、系統能力、互動關係,需要常常問自己的是:邊界是什麼?輸入輸出是什麼?逐步的通過用例來梳理出業務功能,形成角色—>主流程—>分支流程,進而通過不斷的歸納演繹形成最終的業務抽象描述“一張圖”。

一個小的細節是不能妄圖通過這些過程迅速在大腦裡完成大圖的繪製,還是需要從小的環節做起,把一部分小的業務閉環做成一個個的小組塊,不要讓它再佔用大腦的空間,然後逐步的整體思考和把握,漸進式的形成大圖;與此同時,大圖的樣式美觀先完全忽略,走通邏輯再細緻調整。之所以強調這個細節,是因為嘗試通過“一張圖”去描述一個非常大的業務本身就是件很有挑戰的事情,如果不這麼做容易讓自己變得焦慮和急躁,這是一個慢功夫,需要耐心,需要在關鍵阻塞的地方慢下來,甚至一遍一遍的反覆才能最終完成。

9.png

邏輯對照:

這是一個閉環封裝的過程,把前期“讀厚”過程中的記錄,一些邏輯細節、關鍵流程都要逐一放到大圖裡去對照驗證,確保業務理解的完整性和準確性,確保業務抽象能夠覆蓋所有已知的業務用例,甚至能夠支援可能的業務場景。這個環節也是必不可少的部分。

總結一下業務建模(如下圖),通過上述三個主要的過程,我們基本可以產出一些業務架構的大圖、框圖、流程圖、用例圖等等,是什麼樣的圖並不重要,重要的是這個圖面對的是誰?主要用來做什麼?我後邊也會講到畫圖角度的問題。從我們目前的業務場景上看, 業務架構圖的核心目的是統一共識、減少溝通成本,無論是專案中的哪個角色大家都能講一樣的話,描述一樣的事情。這就是建立對話能力和對話語境,特別是有大量外部客戶的時候,一方面體現我們自己專業性很重要,另外一方面這種與客戶對話的能力更重要,這也是上文中提到為什麼要儘可能用原汁原味的文字去呈現一張圖的目的。

10.png

2)系統建模

通過業務建模完成了從現實世界到業務模型的構建,在此基礎上,如何通過抽象完成業務模型到設計模型的對映,這是系統建模要解決的問題。從研發實現的角度,這個階段會產出各種各樣的模型圖,比如實體模型圖、時序圖、狀態圖、各個層次的架構圖等等,但是 無論何種角度,何種層次,系統建模一定是在業務建模的基礎上,完成業務需求到系統模型之間的對映;這其中涉及業務功能到系統能力、業務流程到資料流程的對映;系統建模更強調職責、依賴、約束關係,用於指導研發的落地實現。

拋開具體的時序圖、狀態圖不談,簡單看一下如下幾個維度的架構圖:

11.png

圖片源於網路,為示意圖,侵刪

上述幾張圖的視角、層次和麵向使用者各不相同,基本上都能看到整體,但是細節程度不同,側重表達的資訊也完全不同。那麼系統建模時應該如何去做呢,這個過程中我常常用的方法是(不盡然如此):

  • “剝洋蔥式”的由大到小,由粗到細,覆蓋所有已知和未來可能業務場景;善於利用各種模型表述:自然語言、關係模型、時序圖、狀態圖、流程圖、各種層次架構圖等等進行模型表述,充分表達各種業務場景並不斷驗證;

  • 核心實體抽取:抓住核心概念,核心關係完成核心模型建立;

  • 終極武器:所有的設計/邏輯模糊的點,將所有已知場景分別套入,自己講給自己。

“剝洋蔥”:

在業務建模結果的基礎上進行“剝洋蔥”。這是一個不斷拆解的過程,這個過程中的拆解非常重要的方式是就係統分工。如何分工?哪個模組負責什麼?模組的輸入和輸出是什麼?內部提供什麼樣的服務和能力?這幾個問題在後文關於抽象的部分回答。一句話總結“剝洋蔥”就是:從業務建模的“大局觀”去按職責分工拆解成多個子系統、多個子模組、然後在模組能進行細分,層層剝解。

核心實體抽取:

關於核心實體的抽取,這裡的關鍵問題是:哪些是實體?如何判斷核心實體?如何抽取?抽取後的結果是什麼樣的?很難用一種方法論的形式去描述,我也沒有完全形成我自己一成不變的方法論,但是我覺得如下三種方式可以供大家參考。

  • 物件的分析方法

實體(Entity):客觀存在並可相互區別的事物稱之為實體。實體可以是具體的人、事、物,也可以是抽象的概念或聯絡。

從這個概念理解,和我們物件導向萬物兼物件的理解是基本一致的。所以實體的抽取也可以借鑑物件分析的方法:獨立、可抽象、有層次性、在單個層次上又具備原子性。如下圖是《Thinking in UML》中關於物件的分析方法。

12.png

  • 用例分析的方法

通過從業務用例中,去提取其中的關鍵詞,不同的關鍵詞可能表達了實體、關係、屬性等等內容,從而完成模型分析與建立。這裡引用六銖老師在《問題空間領域模型基本抽象方法》中的的內容,簡述如下:

一句完整的用例描述中,首先找名詞,以「主語」和「賓語」為主,這些名詞基本可以確定我們的實體;其次找形容詞,存在於「定語」和「狀語」中,找到形容詞基本可以確定對應屬性的值;然後通過對用例的補充,細化,對 名詞進行定義,慢慢的,我們會得到我們的領域模型和對應的屬性。最後通過動詞&形容詞(存在於【謂語】,【狀語】,【定語】)來確定他們之間的關聯關係。

  • 問題分析的方法

這是《聊聊架構》中提的方式,具體講就是通過尋找問題的主體,然後分析主體的生命週期,進而通過區分生命週期裡的關鍵活動來聚焦主體的關鍵屬性和關鍵關係。推薦大家閱讀前 9 章的內容,總計才 40 頁的內容,可能會有所體會。這裡舉一個書中的例子:

一個笑話:一位女士對老公說:把袋子裡的土豆削一半下鍋;結果所有土豆都下鍋了,而且每個土豆被削了一半。

作者指出,這裡其實就沒有清晰的設別主體,這個主體不單是土豆,而是隱含的人要吃土豆,包括人和土豆兩個實體,這兩個實體之間的關係就是要解決的業務場景:怎樣吃?如何吃?為什麼吃?所以主體識別不清楚,可能會導致整體實現的偏離。當然實際過程中不會犯這麼愚蠢的錯誤,但是也側面說明核心實體的抽取是非常關鍵的。

終極武器 - 自己講給自己:

實際的業務開發中,往往一種業務設計實現要滿足上層N個業務場景,這其中有共性也有個性化訴求,這個過程中我們很容易被多場景之間的異同搞混亂,要麼邏輯不清晰、要麼過度設計、要麼考慮不周。我觀察過很多同學包括我自己,在一定的業務複雜度時容易失去設計的焦點。我的做法與業務建模類似,一定要邏輯對照:在所有的設計/邏輯模糊的點,將所有已知場景 分別套入,自己講給自己。請注意這裡是“分別套入”,在當前的設計層次下一個場景驗證完再去驗證下一個場景,找出阻塞的、模糊的點,重新梳理再優化設計。系統建模的結果指導我們軟體設計實現,所以一定要反覆梳理打通,這個反覆的過程其實也是提升架構能力的過程,累積到一定程度就會自然通透。

回到開始的那個問題:

模是什麼?通過上面業務建模和系統建模的描述,簡單來講模就是業務的對映,這個對映的結果是業務模型、概念模型或設計模型,但是所有的出發點都是業務需求:客戶是誰?核心訴求是什麼?

如何建?上面通過業務建模和系統建模兩個維度,從個人實踐角度大概講了常規的套路,建模的本質其實一個抽象的過程,但是上述業務和系統建模抽象的過程其實還有兩個問題並沒有完全說清楚:

  • 業務建模中“把書讀薄”歸類彙總,建立「大局觀」,形成大圖,這裡按什麼維度去歸類?如何判斷歸類是正確的?

  • 系統建模中“剝洋蔥”怎麼拆?按什麼拆?上述架構圖中的層次、領域如何劃分層次?邊界在哪裡?

說回抽象

Haskell 語言的設計者之一 Paul Hudak 曾說過一句略帶誇張的話:程式設計中最重要的三件事是: 抽象,抽象,抽象

“abstraction, abstraction, abstraction”are the three most important things in programming.

如果要問程式設計師最重要的能力有哪些,我相信抽象一定是其中最重要的之一。那到底什麼是抽象?

百度百科定義:

從具體事物抽出、概括出它們共同的方面、本質屬性與關係等,而將個別的、非本質的方面、屬性與關係捨棄,這種思維過程,稱為抽象。

如果更精煉的概括:抽象就是做減法和做除法。通過捨棄非本質和無關緊要的部分,著眼於問題的本質,去粗取精;通過透過現象看本質,發現不同事物之間的共同之處,異中求同,同類歸併,也就是做除法。上文中建模過程是共性抽象,通過不斷的抽象達到某個狀態為止,我理解這個狀態沒有確定性的答案,核心就是滿足業務場景的需要,其實這背後也有一個邊界的問題。

1. 抽象的角度

生活中處處都是抽象,但是我們似乎少了為什麼是這樣或那樣抽象的思考。抽象是有角度之分的。

生活中我們常常說“我的觀點是…”,其實這裡的“觀點”就是一個角度問題,從一定的立場或角度出發,對事物或問題所持的看法。以生活中的常見的實物來說(如下圖),我們是否能快速的說出其中的相同點和不同點。

13.png

如圖中已經標註的,我們從功用的角度對它們定義了椅子、桌子、凳子和櫃子這樣的區分,但顯然很有很多很多角度,比如:物料、文字、高矮等等維度,從不同維度看過去,會有完全不同的相同點和不同點表述,所以,本質是什麼?本質是:

  • 抽象角度其實也是分類的角度,角度不同,會導致完全不同建模方向和結果;

  • 抽象的角度就是建模的方向和目的(“屁股決定腦袋”)。

重新回到我們前邊的兩個問題,業務建模中我們談到了歸類,按什麼去歸類,答案呼之欲出,按我們的業務流程去歸類、按客戶的角色去歸類,又回到了那個最初始的問題:客戶是誰?核心訴求是什麼?

同時,上文中我們提到,模是業務的對映,基於對抽象的理解,我們可以進一步展開: 模是在確定抽象角度下的業務對映

14.png

2. 抽象的層次

Wikipedia 關於抽象的定義中有一個關於報紙的例子:

  1. 我的 5 月 18 日的《舊金山紀事報》
  2. 5 月 18 日的《舊金山紀事報》
  3. 《舊金山紀事報》
  4. 一份報紙
  5. 一個出版品

這五句話中,我們可以感受到抽象的層次,抽象層次越高,細節越少,普適性越強。再比如下圖中關於網路模型的抽象,關於作業系統核心的抽象,我們可以明顯的看到不同層次的抽象,就是過濾不同的資訊,最終留下來的資訊才是當前抽象層次所需要的資訊。從系統設計實現上來說, 抽象層次越高,越接近設計,越遠離實現,同時抽象的模型越不受細節的羈絆,穩定性越高,普適性越強,可重用性就越高

15.png

那麼這裡抽象的劃分層次的依據是什麼?原則又是什麼?我的經驗是, 劃分抽象層次的依據主要包含兩個:

  • 以抽象角度分層(可能一層是多角度的聚合)
  • 面對變化分層(用層次隔離變化)

其實這個也不能完全解釋如何分層,原則是什麼?我覺得這是幾個 最通用的原則

  • 公用的往下走
  • 個性的往上走
  • 下層可以獨立於上層存在
  • 控制下層的變化

考慮抽象層次的好處是不論在哪一個層次上,我們只需要面對有限的複雜度,從而專心考慮這個層次上的抽象是什麼,要表達的資訊是什麼。

3. 抽象的邊界

除了角度、層次之外,我們還需要考慮的抽象的邊界。如果說層次考慮的是縱向維度的表達,那麼邊界考慮的是橫向維度的表達。如何確定邊界, 一個總的原則是按照職責進行劃分,這裡的職責其實也就是分工。一旦職責確定,我們在做建模分析時就不需要把整個業務大局放進來從頭到尾去分析一遍,我們只需要考慮當前分工下的上游和下游即可,這樣的資訊量大大減少,自然的我們面對的領域複雜度也會降低到一定程度。

如果一定要給出邊界的定義,我的理解是: 邊界是在確定抽象角度下,通過尋找核心的業務活動,抽取核心實體,進一步確定實體核心生命週期的結果。可能有一點點繞,關鍵詞是:核心業務活動、核心實體、核心實體生命週期。

以現場娛樂行業為例,如下這張圖包含了最高抽象層次下業務的全生命週期,這個抽象層次下的主體是什麼,我的理解是票,專案生產的結果是票,分銷或電商服務是對票的銷售,現場是對票的核驗,至此以票為核心實體的生命週期結束。

16.png

如果我們往下 Down 一層,從專案生產這一個業務活動去看,整個業務流程是這樣:

專案管理->場館座位分銷->票房預測->場次管理->配額管理->繪座->票房規劃

從生產這個視角去看,核心的實體不是票,而是場次(確定時間、確定地點、確定內容的一場演出或賽事),所有的關鍵業務活動都是以場次為維度,生產領域裡需要考慮的主要就是場次的核心生命週期。

所以,在不同的抽象角度、不同的抽象層次,根據分工的不同會有不同的核心業務活動、不同的核心實體、邊界的確定關鍵在尋找核心的生命週期。尋找生命週期的過程,就是發現內聚的過程;將所有關於生命週期的業務活動累積,就可以提升領域或模組的內聚性。

4. 抽象的評估

前邊我們基本說清楚了抽象的角度、層次和邊界,從三個維度確定了抽象的結果。那麼如何評估抽象結果的好壞呢?答案是“高內聚,低耦合”,當然還有更多的原則,但是單從實踐的角度,我覺得這是最最重要的。

· 耦合是軟體結構中各模組之間相互連線的一種度量;
· 內聚是一個模組內部各成分之間相關聯程度的度量。

“高內聚,低耦合”從內部、外部兩個視角去評估抽象結果的好壞。這其中也有對應的原則和方法論,常規的套路是:

  • 每次從一個角度來切分,然後換多個角度來審視
  • 通過組合、拆分來精化、優化模型與設計(抽象的結果)
  • 關鍵的審視點:耦合性:減少模組間通訊量;內聚性:功能單一化;變化的隔離性:減少資訊依賴,建隔離層、虛擬層。

5. 抽象的方法論(套路)

我想,至此,我們說清楚了前面的那兩個問題:

  • 業務建模中“把書讀薄”歸類彙總,建立“大局觀”,形成大圖,這裡按什麼維度去歸類?如何判斷歸類是正確的?

  • 系統建模中“剝洋蔥”怎麼拆?按什麼拆?上述架構圖中的層次、領域如何劃分層次?邊界在哪裡?

總結前面說的所有關於抽象的內容,形成 抽象的方法論(套路)

  • 抽象有兩種方法,一種是自頂向下,另一種是自底向上;

  • 業務建模,是從小到大,從區域性到整體,自底向上的歸納、演繹的抽象過程;

  • 系統建模,是從大到小,從整體到區域性,自頂向下的拆解、切分的抽象過程;

  • 但不絕對,自上而下和自下而上,往往在過程中是隨意切換的。

下面這張圖來自於《Thinking in UML》,我覺得這個迴圈的過程可以表達上面這四個點,供大家參考。

17.png

如何畫好一張架構圖?

回到主題,如果上邊的問題說清楚了,接下來的事情就相對簡單了。對於架構圖是什麼這個問題,我們可以把之前的等式進行延展: 架構圖 = 架構的表達 = 架構在不同抽象角度和不同抽象層次的表達,這是一個自然而然的過程。不是先有圖再有業務流程、系統設計和領域模型等,而是相反,用圖來表達抽象的思考和內容。

那麼架構圖有什麼用?給誰看?回答這個問題需要講清楚為什麼要畫架構圖,同時也需要考慮一個問題就是:架構圖是不是越多越好,越詳細越好?

1. 畫架構圖是為了什麼?

A picture is worth a thousand words (一圖勝千言),從 Why 層面講,我覺得就是如下兩點:

  • 解決溝通障礙:達成共識、減少歧義;

  • 提升協作效率:團隊內部和團隊之間的協作、溝通、願景和指導。

但是上述兩點其實是非常籠統的資訊,如果放在 What 層面,我們必須要考慮架構圖面對的“客戶”,不同的客戶有不同的訴求(其實也就是角度和層次),在不同的抽象層次架構圖所表達的資訊內容可以完全不一樣。以目前團隊做的事情為例,架構圖的目標客戶至少有幾類:

  • 參與專案的各團隊各角色(業務、產品、開發、測試、安全、GOC)
  • 專案之外的客戶(外部客戶,外部評審專家)
  • 各層次 TL(彙報,跨 BU,跨團隊協作溝通)

所以畫架構圖,我們必須首先明確溝通交流的目的和麵向的客戶,只有明確了這兩個點才能更加有針對性的達成上邊所說的那兩點目標:解決溝通障礙,提升協作效率。

2. 怎麼畫?

1)先說分類

架構圖分類,本質上是從不同的視角,不同的抽象角度去看,作出清晰、簡化的描述,涵蓋特點方面忽略無關方面。

從業務應用開發的維度,一般的抽象層次可以分為:

業務全域—>子域—>模組—>子模組—>包—>類—>方法

這其中:

  • 較低層次的抽象:應用內部包圖、類圖;某個領域:實體圖、時序圖、狀態圖、用例圖等等;

  • 較高層次的抽象:具有一定的複雜性,比如微服務架構,系統間的互動圖,領域/子領域架構圖,整個系統架構圖等等。

當然,還有很多其他的分類方式,比如:RUP 4+1,GOGAF9 等等分類方式。 單從實踐的角度,我覺得何種分類不是最重要的,最重要的是想清楚面向誰和解決什麼訴求,然後思考架構圖到底從哪個角度、哪個層次去抽象。我們目前所做的專案,有很時候要去和國外的業務專家、技術專家去溝通,大家也並沒有一個明確的標準定義,表述清楚問題,達成共識這是最最關鍵的,至於架構圖的粒度、類別、內容可以逐步的去完善,去粗取精,迭代優化。

2)再說構圖

構圖的部分,我們大家都用 UML 畫過類圖,涉及泛化、聚合、組合、依賴等等關係,分別用不同的虛實線、箭頭樣式進行表達。所以畫架構圖需要考慮架構圖的組成元素,要保證符合一貫理解,架構圖的組成元素可能涉及:

  • 方框、各種形狀、虛實線、箭頭、顏色(不同顏色代表什麼意思)和文字內容;

  • 虛實線表達什麼?元件型別,模組型別,層,服務,需要考慮是否已經實現等?不同狀態的標識怎麼傳遞?

  • 箭頭表達什麼?資料流或關聯關係?

  • 互動型別可以是同步或非同步的;關聯型別可以是指依賴、繼承、實現。

構圖最最重要的是需要考慮內容術語一致性問題、碎片化問題、資訊粒度大小的問題,以及圖表的外觀問題。

3. 如何評判架構圖的好壞

架構圖的好壞,我理解主要是兩個方向,一個是需要跳出圖本身去看,業務領域的抽象設計合理性,是否符合“高內聚,低耦合”的要求,這個需要回到前文的業務建模、系統建模和抽象過程去尋找答案。另外一個方向是圖本身,以下幾個點供參考:

  • 內容術語一致、資訊粒度大小一致,圖例清晰,顏色型別統一,美觀;

  • 圖中的資訊與相應的抽象級別相關,且滿足利益相關者(合作方)的需求;

  • 一張好的架構圖不需要多餘的文字解釋!受眾有沒有準確接收到想傳遞的資訊;如果它所導致的疑問比它能解釋的問題還要多,那麼它就不是一張好的架構圖;

  • 架構圖應該幫助每個人看到大局,瞭解周圍的環境,適當的上下文資訊;

  • 架構圖應該避免“只見樹木,不見森林”。

但是,終歸還是那句話, “一張圖片勝過千言萬語”。不管好壞,不管是否美觀,人是視覺動物,用圖表達可以極大的提升溝通效率,先畫起來吧!

最後也聊聊架構師

這是來自於阿白老師的文章《架構師到底是做什麼的?》,越是琢磨,越覺得深以為然。其中提到了好的架構師的畫像和不好的畫像,如下圖,與大家共勉。

18.png

從我個人的成長經歷看, 架構師很重要的一點要學會“權衡”,既要兼顧當下痛點也要符合未來一定時間的發展,既要保留未來的可擴充套件性也要避免過度設計。選擇什麼樣的時間節點、什麼樣的業務場景以及什麼樣的架構迭代策略至關重要,這些決策的關鍵在於判斷和取捨,需要結合深刻的業務思考乃至組織架構去做權衡落地。一點點不算經驗的經驗:

1. 快速學習

快不是一個速度問題,也是一個判斷或者標準問題。面對一個全新業務場景,如何能夠識別20%的關鍵業務路徑,關鍵業務痛點,如何短時間把自己變成業務專家這是一個架構師基本的素質。我的一點經驗就是要去「吸金式」的思考,帶著問題主動思考,客戶是誰?有什麼訴求?需要解決什麼樣的問題?我們能提供什麼樣的價值?多問為什麼?這也需要長時間的刻意訓練。

2. 不要屁股決定腦袋

要跨角色、跨層級去看待業務問題,這個點容易陷入說教,說實話我自己做得也未必到位。但是時刻提醒自己的思考是否被侷限,在哪一個維度,是 Have-do-be,還是 be-do-Have 等等;同時也不斷的在提醒自己永遠不要屁股決定腦袋。

3. 提升思考能力和對於技術原理或本質的理解

我覺得這是最底層的能力,業務開發中我覺得最大的兩個難點:一是邏輯的複雜性,二是需求的變化性。我們不應該大部分時間花在尋找解決方案上,而應該花更多的時間在選擇解決方案上。這就要求我們對業務全域性、行業深度、技術視野、技術深度、業務共性、個性特徵等等形成自己的認知。權衡取捨,取什麼舍什麼?該怎麼取怎麼舍?那個度在哪裡?唯有思考,自驅,累積和堅持,勇猛精進,志願無倦。

最後的最後

希望這篇文章對大家有幫助,附上最初在考慮這個主題時的構思過程及思考路徑,供大家參考。

19.png

參考文件:

關注“阿里巴巴雲原生”公眾號,回覆“架構”即可檢視清晰知識大圖!

課程推薦

為了更多開發者能夠享受到 Serverless 帶來的紅利,這一次,我們集結了 10+ 位阿里巴巴 Serverless 領域技術專家,打造出最適合開發者入門的 Serverless 公開課,讓你即學即用,輕鬆擁抱雲端計算的新正規化——Serverless。

點選即可免費觀看課程: https://developer.aliyun.com/learning/roadmap/serverless

阿里巴巴雲原生關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh 等技術領域、聚焦雲原生流行技術趨勢、雲原生大規模的落地實踐,做最懂雲原生開發者的公眾號。”

來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/69953029/viewspace-2698646/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。

相關文章