本篇文章为深入浅出：软件架构的演进之道视频整理稿，略有修补。

深入浅出：软件架构的演进之道

作为一名软件工程师，理解并掌握架构的演进至关重要。它不仅仅关乎技术的迭代，更是一种思维模式的转变，一种对未来的预见和规划。今天，我将基于 DSW 集团 CTO Neal Ford 的著作《演进式架构》的理论框架，深入探讨演进式架构的核心概念、评估方法、不同架构风格的演进能力以及实践指南。我们将更细致地剖析每个概念，辅以更丰富的实例，帮助你更深刻地理解软件架构的演进。

1. 演进式架构：构建拥抱变化的基石

在软件架构领域，我们常说“唯一不变的就是变化”。这并非一句空泛的口号，而是软件开发领域的真实写照。随着业务需求的不断迭代、技术环境的日新月异以及用户期望的持续提升，架构也需要随之演进，以保持其有效性和竞争力。演进式架构正是应对这一挑战的利器，它并非简单的功能堆砌，而是将演进能力作为一项重要的架构特征进行设计和考量，从一开始就为未来的变化做好准备。

1.1 持续架构：拥抱变化，持续演进，与时俱进

演进式架构与持续架构（Continuous Architecture）理念一脉相承，都强调架构设计没有终点，而是一个伴随软件开发生命周期持续演进的过程。如同 DevOps 所倡导的持续集成、持续交付一样，持续架构强调架构的持续演进和优化，使其能够不断适应新的需求和环境。

持续架构的核心原则包括：

• 推迟关键决策： 避免过早做出难以更改的决策，保留架构的灵活性。
• 架构支持多种实现： 设计灵活的架构，允许使用不同的技术和工具来实现。
• 关注质量属性： 将性能、安全性、可维护性等质量属性作为架构设计的重要考虑因素。
• 持续监控和评估： 定期监控和评估架构的健康状况，及时发现潜在问题。
• 自动化一切可自动化： 利用自动化工具提高效率，减少人为错误。

1.2 增量变更：化繁为简，步步为营，降低风险

演进式架构的核心在于增量变更（Incremental Change）。通过将大型的架构调整分解为一系列小的、可控的变更，我们可以降低风险、提高效率，并在演进过程中更好地保护现有架构特征。这与持续部署（Continuous Deployment）和 CI/CD 理念高度契合。每一次增量变更都应该是一个可测试、可部署、可回滚的独立单元。

增量变更的优势：

• 降低风险： 将大型变更分解为小型变更，可以降低每个变更的风险，即使某个变更出现问题，也更容易回滚和修复。
• 提高效率： 小型变更更容易测试和部署，可以加快开发节奏，更快地响应市场需求。
• 持续改进： 通过不断的增量变更，可以持续改进架构，使其更好地满足业务需求。
• 更易于理解和维护： 小型变更更容易理解和维护，可以降低团队成员的学习成本。

1.3 适应度函数：量化评估，指引方向，客观公正

为了引导架构的演进方向，我们需要引入**适应度函数（Fitness Function）**的概念。适应度函数类似于一种架构层面的监控指标，用于评估架构在特定维度上的表现，例如性能、安全性、可靠性、可维护性、可扩展性、可测试性、代码质量等。它为架构的演进提供了一个客观的、可衡量的标准。

适应度函数可以分为以下几种类型：

• 原子（Atomic）与整体（Holistic）：

  • 原子适应度函数关注单一指标，例如某个排序函数的执行时间、某个 API 的响应时间、代码的圈复杂度等。它们评估的是架构中某个特定组件或函数的性能或质量。
  • 整体适应度函数则评估系统的整体表现，例如系统整体的性能评分、安全性评分、可用性等。它们关注的是系统的整体健康状况。

• 触发式（Triggered）与持续式（Continuous）：

  • 触发式适应度函数在特定事件触发时执行，例如代码提交、部署、定时任务等。它们通常用于在开发流程的关键节点进行检查，例如在代码提交时检查代码风格，在部署前进行性能测试。
  • 持续式适应度函数则持续运行，例如性能监控、日志分析等。它们提供对系统运行状态的实时监控和反馈。

• 静态（Static）与动态（Dynamic）：

  • 静态适应度函数检查代码的静态属性，例如代码的圈复杂度、代码重复率、依赖关系等。它们通常在编译阶段或代码审查阶段执行。
  • 动态适应度函数则关注运行时的行为，例如系统的响应时间、吞吐量、资源利用率等。它们需要在运行时环境中进行测量。

• 预设的（Intentional）和涌现的（Emergent）

  • 预设的适应度函数基于既定的需求目标，比如延迟、吞吐量。
  • 涌现的适应度函数用于描述意料之外的特性，比如通过分析日志发现瓶颈。

举例说明：

1. 排序函数的执行时间（原子、触发式、动态）：

   假设我们有一个排序函数 sort(array)，我们可以定义一个原子适应度函数来评估其执行时间，该函数在每次排序函数被调用时触发，并记录其执行时间。

   执行时间范围 (ms)	评分
   0-50	5
   51-100	4
   101-150	3
   151-200	2
   >200	1

   随着系统的演进，该函数的执行时间可能会发生变化。当评分下降到不可接受的阈值时（例如低于 3 分），我们就需要采取措施进行优化。

2. 系统整体性能评分（整体、持续式、动态）：

   我们可以定义一个整体适应度函数来评估系统的整体性能，该函数持续监控系统的各项性能指标（例如 CPU 利用率、内存利用率、响应时间、吞吐量等），并根据预定义的权重计算出一个综合评分。

   指标	权重	阈值	评分贡献
   CPU 利用率	0.3	80%	(1-CPU利用率/阈值) * 权重
   内存利用率	0.2	90%	(1-内存利用率/阈值) * 权重
   响应时间	0.4	500ms	(阈值-响应时间)/阈值 * 权重
   吞吐量	0.1	1000tps	(吞吐量/阈值) * 权重

   通过持续监控该评分，我们可以及时发现系统的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

3. 代码圈复杂度（原子、触发式、静态）：

   我们可以定义一个静态适应度函数来评估代码的圈复杂度，该函数在每次代码提交时触发，并使用静态代码分析工具（例如 SonarQube）计算每个函数的圈复杂度。

   圈复杂度	评分
   1-10	5
   11-20	4
   21-30	3
   31-40	2
   >40	1

   圈复杂度过高通常意味着代码难以理解和维护，我们可以根据评分采取重构措施，降低代码的复杂度。

适应度函数的作用在于：

• 客观地评估架构的健康状况： 提供一个量化的、可衡量的标准，避免主观臆断。
• 引导架构向期望的方向演进： 通过设定目标值和阈值，引导架构向期望的方向发展。
• 及早发现潜在的架构问题： 通过持续监控和评估，及时发现潜在的性能、安全性、可维护性等问题。
• 促进团队沟通和协作： 为团队提供一个共同的语言和目标，促进团队成员之间的沟通和协作。

2. 团队组织与架构演进：康威定律及其逆定理的深远影响

康威定律（Conway’s Law）是 Melvin Conway 在 1967 年提出的一个精辟论断：“设计系统的组织，其产生的设计等同于组织之内、组织之间的沟通结构。” 这一定律揭示了组织结构对软件架构的深刻影响，它不仅仅是一个技术问题，更是一个组织问题。

2.1 职能型团队 vs. 特性团队：不同的沟通模式，不同的架构

传统的职能型团队（例如前端团队、后端团队、DBA 团队）是根据技术职能来划分的，每个团队负责特定的技术领域。这种组织方式虽然便于人力资源管理和技能培养，但却容易导致跨职能协作的低效和沟通成本的增加。当多个职能团队需要共同完成一个业务需求时，协调和沟通的成本会急剧上升，甚至可能出现“责任的空隙”，每个团队只关注自身的交付物，而忽视了整体的集成和演进。

职能型团队的弊端：

• 沟通成本高： 跨职能协作需要频繁的沟通和协调，增加了沟通成本和时间成本。
• 协调困难： 多个团队的目标和优先级可能不一致，导致协调困难，影响项目进度。
• 责任不清： 容易出现责任不清、相互推诿的情况，影响项目质量。
• 不利于架构演进： 每个团队只关注自身的技术领域，难以从全局的角度考虑架构的演进。

**特性团队（Feature Team）**则提倡根据业务需求组建跨职能的团队，每个团队负责一个完整的业务流程或特性。这种组织方式更贴合业务需求，能够显著提升开发效率和软件质量，也更便于架构的演进。

特性团队的优势：

• 沟通效率高： 团队成员来自不同的职能领域，可以进行更直接、更高效的沟通。
• 协作更紧密： 团队成员共同负责一个业务目标，协作更紧密，效率更高。
• 责任更明确： 每个团队对负责的业务特性负全责，责任更明确。
• 更利于架构演进： 团队可以从业务的角度出发，更好地考虑架构的演进。

2.2 构建与目标架构相仿的团队：实践康威逆定理

**康威逆定理（Inverse Conway Maneuver）**则进一步指出，我们可以通过调整团队的组织结构来影响软件架构的设计。为了更好地支持架构的演进，我们应该构建与目标架构相仿的团队结构。

例如，如果我们的目标架构是：

• 微内核架构： 那么我们可以组建内核团队和插件团队，内核团队负责核心系统的开发和维护，插件团队负责不同插件的开发。同时根据插件之间的交互需求组建相应的协作团队，负责插件之间的集成和协调。
• 微服务架构： 那么我们可以按照业务领域或限界上下文来组建团队，每个团队负责一个或多个相关的微服务。
• 事件驱动架构： 那么我们可以按照事件处理流程来组建团队，每个团队负责一个或多个事件的处理。

通过构建与目标架构相仿的团队结构，我们可以更好地促进团队之间的沟通和协作，降低沟通成本，提高开发效率，从而更好地支持架构的演进。

2.3 康威定律在不同场景下的应用

• 遗留系统重构： 将原来按技术栈划分的单体团队，拆分成多个跨职能团队，负责不同的业务模块。
• 组织变革： 当组织进行重大变革时，也需要考虑康威定律，及时调整团队结构，以适应新的业务模式和流程。
• 开源项目： 开源项目的社区结构，也会影响项目的架构设计。一个松散的社区，更可能产生一个模块化的架构。

3. 构建演进式架构的实践指南：多维度、全方位的演进策略

构建演进式架构是一个系统工程，需要从多个方面入手，包括适应度函数、增量变更、团队组织、自动化、数据库演进、架构风格选择等方面。

3.1 增量变更的实施：构建、部署流水线与自动化

增量变更的实施离不开构建和部署流水线的支持。通过自动化构建、测试、部署流程，我们可以实现快速迭代、持续交付，并为适应度函数的集成提供便利。

一个典型的部署流水线可能包括以下步骤：

1. 代码提交： 开发者将代码提交到版本控制系统（例如 Git），触发流水线的执行。
2. 静态代码分析： 使用静态代码分析工具（例如 SonarQube）检查代码质量，例如代码风格、圈复杂度、重复代码等。并运行静态的适应度函数。
3. 单元测试： 运行单元测试用例，验证代码的正确性，确保每个单元都能正常工作。
4. 构建： 编译代码，打包成可执行的程序或库。
5. 集成测试： 将不同的模块或服务集成在一起进行测试，验证它们之间的交互是否正常。
6. 组件测试： 针对单个组件进行测试。
7. 原子适应度函数测试： 评估单个组件的架构特征，例如性能、安全性等。这些测试应该尽可能地自动化，并在每次代码提交或构建时触发。
8. 验收测试： 模拟用户场景进行测试，验证系统是否满足用户的需求。
9. 整体适应度函数测试： 评估系统的整体架构特征，例如系统整体的性能、安全性、可靠性等。
10. 部署到测试环境： 将构建好的程序或服务部署到测试环境，进行进一步的测试和验证。
11. 用户验收测试 (UAT)： 真实用户在测试环境中进行测试。
12. 性能测试： 对系统进行压力测试，评估其在不同负载下的性能表现。
13. 安全性测试： 对系统进行安全性测试，评估其是否存在安全漏洞。
14. 部署到生产环境： 将构建好的程序或服务部署到生产环境，将变更发布给用户。
15. 持续监控： 持续监控系统的运行状态，收集性能数据、日志信息等，并根据这些数据评估系统的健康状况，并触发持续性的适应度函数。

在部署流水线中集成适应度函数，可以实现架构的持续监控和评估，及时发现潜在问题，并采取相应的措施进行优化。

3.2 数据库的演进：增量变更、迁移脚本与数据库版本控制

数据库的演进是架构演进中的一个难点，因为数据库通常存储着重要的业务数据，任何错误的操作都可能导致数据丢失或损坏。为了实现数据库的平滑演进，我们需要采用增量变更的策略，并为每个变更编写迁移脚本和逆迁移脚本。

迁移脚本（Migration Script）用于将数据库从一个状态迁移到另一个状态，例如添加表、修改字段、添加索引等。

逆迁移脚本（Rollback Script）则用于回滚变更，将数据库恢复到之前的状态。

通过这种方式，我们可以实现数据库的安全、可控的演进。

数据库版本控制：

为了更好地管理数据库的变更，我们可以使用数据库版本控制工具，例如 Flyway、Liquibase 等。这些工具可以帮助我们：

• 管理迁移脚本： 将迁移脚本存储在版本控制系统中，方便追踪和管理。
• 自动执行迁移脚本： 在部署过程中自动执行迁移脚本，确保数据库与应用程序的版本保持一致。
• 回滚数据库变更： 在需要回滚变更时，自动执行逆迁移脚本，将数据库恢复到之前的状态。

数据库增量变更示例：

假设我们需要向一个名为 users 的表中添加一个新的字段 email。

迁移脚本 (V1__add_email_to_users.sql)：

ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);

逆迁移脚本 (U1__add_email_to_users.sql)：

ALTER TABLE users DROP COLUMN email;

通过使用数据库版本控制工具，我们可以将这两个脚本存储在版本控制系统中，并在部署过程中自动执行它们。

除了增量脚本外，还可以考虑：

• 蓝绿部署： 维护两套数据库环境，一套用于生产，一套用于部署新版本，通过切换流量来实现数据库的平滑升级。
• 影子模式（Shadow Pattern）： 将数据同时写入新旧数据库，验证新数据库的正确性，再进行切换。

3.3 架构迁移：从单体到微服务 - 分解、解耦、迁移

将单体架构迁移到微服务架构是一个复杂的过程，需要仔细规划和逐步实施。在迁移之前，我们需要对单体架构进行模块化改造，提升其模块化程度，降低模块之间的耦合度。

迁移过程可以分为以下几个步骤：

1. 识别共享模块： 找出被多个模块共享的功能或数据，例如用户管理、订单管理、支付处理等。这些共享模块通常是拆分单体架构的起点。
2. 分析模块依赖： 分析模块之间的依赖关系，例如 A 模块依赖 B 模块，B 模块依赖 C 模块。这些依赖关系会影响拆分的顺序和方式。
3. 拆分依赖： 将共享模块拆分为独立的模块，或者通过复制数据的方式解除依赖。
   • 对于只读的共享数据： 可以考虑将数据复制到各个模块中，避免数据共享。
   • 对于可写的共享数据： 可以考虑引入新的服务来管理这些数据，其他模块通过 API 来访问这些数据。
4. 逐步迁移： 将模块逐步迁移到微服务架构中。
   • 优先迁移独立的模块： 从依赖关系最少的模块开始迁移，降低迁移的复杂度和风险。
   • 逐步迁移依赖模块： 在独立模块迁移完成后，再逐步迁移依赖它们的模块。
   • 保持接口稳定： 在迁移过程中，尽量保持原有模块的接口不变，避免对其他模块造成影响。可以使用防腐层（Anti-Corruption Layer） 模式，在新旧服务之间添加一个适配层，隔离新旧服务的差异。

示例：

假设我们有一个单体电商应用，包含以下几个模块：

• 用户管理 (User Management)
• 商品目录 (Product Catalog)
• 购物车 (Shopping Cart)
• 订单处理 (Order Processing)
• 支付处理 (Payment Processing)

我们可以按照以下步骤将该应用迁移到微服务架构：

1. 识别共享模块： 假设用户管理模块被其他所有模块共享。
2. 分析模块依赖： 购物车模块依赖商品目录模块，订单处理模块依赖购物车模块和支付处理模块。
3. 拆分依赖：
   • 将用户管理模块拆分为一个独立的服务。
   • 将商品目录模块拆分为一个独立的服务，购物车模块通过 API 来访问商品信息。
   • 将购物车模块拆分为一个独立的服务。
   • 将订单处理模块拆分为一个独立的服务，它通过 API 来访问购物车服务和支付处理服务。
   • 将支付处理模块拆分为一个独立的服务。
4. 逐步迁移：
   • 首先迁移用户管理服务和商品目录服务。
   • 然后迁移购物车服务。
   • 接着迁移支付处理服务。
   • 最后迁移订单处理服务。

3.4 不同架构风格的演进能力对比

不同的架构风格具有不同的演进能力，我们需要根据实际情况选择合适的架构风格。

详细说明:

• 单体架构（Monolithic Architecture）: 将所有功能都构建在一个应用程序中，代码高度耦合，难以进行增量变更，难以扩展和维护。
• 分层架构（Layered Architecture）: 将应用程序分为多个层次，例如表现层、业务逻辑层、数据访问层等，每一层负责特定的功能。分层架构可以提高代码的可维护性和可重用性，但层与层之间仍然存在一定的耦合度，部署不够灵活。
• 微内核架构（Microkernel Architecture）: 将核心系统和插件分离，核心系统提供基本的功能，插件提供扩展的功能。微内核架构具有很好的可扩展性和灵活性，但核心系统和插件之间仍然存在一定的耦合，性能开销也比较大。
• 微服务架构（Microservices Architecture）: 将应用程序拆分为多个小型、自治的服务，每个服务负责一个特定的业务功能。微服务架构具有很好的可扩展性、独立部署能力和技术多样性，但分布式系统的复杂性和运维成本也比较高。
• 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）: 基于事件的发布和订阅机制构建的架构，服务之间通过事件进行异步通信。事件驱动架构具有松耦合、高可扩展性等优点，但事件一致性难以保证，调试和监控也比较复杂。
• 面向服务的架构（Service-Oriented Architecture，SOA）: 一种企业级架构风格，强调服务的重用和松耦合。SOA 通常使用 ESB（Enterprise Service Bus）作为服务之间的通信中介，但 ESB 本身可能成为性能瓶颈和单点故障。
• 无服务器架构（Serverless Architecture）: 将应用程序部署到云平台提供的 FaaS（Function as a Service）平台上，无需管理服务器，按需付费，自动扩展。无服务器架构可以降低运维成本，提高开发效率，但存在厂商锁定、冷启动延迟等问题。
• 组件化架构（Component-based Architecture）: 强调软件系统的构建块是可重用和可替换的组件。组件可以是库、框架、服务或其他任何形式的封装代码单元。

3.5 其他实践指南

• 去除不必要的可变性： 使用不可变基础设施（Immutable Infrastructure）替代传统的“雪花服务器”（Snowflake Server）。不可变基础设施指的是一旦部署完成，服务器的配置就不会再发生变化，任何变更都需要创建新的服务器实例。这种方式可以提高系统的可靠性和可预测性，避免配置漂移问题。避免因为可变性带来的各种问题。

• 让决策可逆： 采用蓝绿部署、金丝雀发布等策略，降低决策的风险。

  • 蓝绿部署（Blue-Green Deployment）: 维护两套相同的环境，一套为蓝色环境（当前生产环境），一套为绿色环境（新版本部署环境）。部署新版本时，先将流量切换到绿色环境，测试通过后，再将所有流量切换到绿色环境，然后将蓝色环境作为下一次部署的预备环境。
  • 金丝雀发布（Canary Release）: 将新版本部署到一小部分服务器上，并将一小部分用户流量导向新版本，观察新版本的运行情况，如果没有问题，再逐步扩大部署范围，直到所有用户都使用新版本。

• 控制架构量子的大小： 架构量子越小，演进能力越强。通过防止组件循环依赖等手段，可以控制架构量子的大小。架构量子（Architecture Quantum）是指一个可以独立部署、独立运行、具有高功能内聚性的最小架构单元。

• 选择合适的架构： 没有最好的架构，只有最合适的架构。选择架构时，需要充分考虑业务需求、团队能力、技术环境等因素。

• 避免过度工程化： 不要为了追求“时髦”而盲目采用复杂的架构，要根据实际需求进行选择。例如，对于一个简单的 CRUD 应用，使用单体架构可能比使用微服务架构更合适。

• 持续学习和改进： 软件架构是一个不断发展的领域，我们需要持续学习新的架构理念和技术，并不断改进我们的架构实践。

结语

演进式架构是一种重要的软件架构思想，它可以帮助我们构建更加灵活、可维护、可扩展的软件系统。通过理解演进式架构的核心概念、评估方法、不同架构风格的演进能力以及实践指南，我们可以更好地应对软件开发中的挑战，构建出更加优秀的软件产品。这需要开发团队、架构师、运维团队等多方面的共同努力，通过持续学习、实践和改进，不断提升架构的演进能力，才能在快速变化的软件开发领域立于不败之地。希望这篇短文章能为你在软件架构的道路上提供帮助！