软件架构

软件架构的整体目标：降低软件的整体复杂度(Overall Complexity)。

在这样的基础前提下我们看看软件架构整体原则和手段。在看架构的时候，有些书阐述的是原则，有些书更加着重于手段。从根本上讲是同一个东西的不同侧面。

模块化

这个在架构上已经是通识了，也是应对复杂的直接和有力的手段。模块化如果上升到原则层面可以描述为：高内聚和松耦合。通过什么样的指导原则或者手段来划分模块呢？

• 将相同变化速率的代码放到一起
• 将概念上同一个东西的代码放到一起
• 需要放到一起的东西封装在起来，通过接口进行通信
• 设计接口要简洁有力，只给需要的东西，不多给

需要注意的就是模块化是有成本的。抽象的成本是会蠕变，其次通信的成本。在应用模块化的时候需要检测这些成本，过犹不及。

抽象是会蠕变的，有可能让系统剩下的部分变的不那么清晰。这个可以称之为蠕变(creep)或者说是背负(carry on)成本。

依赖管理-让不稳定的依赖于稳定的

这里在架构上也是通识，但在实现中花样有点多。也不是很容易理解。常见的依赖管理手段

• 依赖倒置(DIP)。通过接口在编译期将调用者(caller)依赖于被调用者(callee)的依赖倒过来。让 callee 依赖于稳定的接口。这里面有个假设就是接口比实现稳定，很多时候这是成立的。需要留意接口常常变化的情况，这时候依赖倒置得不偿失。
• 机制和策略分离。机制是 How to do，策略是是 What to do 。机制受制于基础科学的发展，通常很缓慢。所以相对稳定。而策略是多变的业务规则，通常不稳定。通过机制和策略的分离，提高了机制的复用率。
• 接口和引擎分离。Interface 随着受众而变化，但是引擎在针对覆盖的业务部分却相当稳定。一个很好的例子就是ffmpeg和其围绕他的一系列 GUI 工具。
• 通过自动化，生成器来让稳定的元数据(Metadata)可以按需生成的合适数据形式。这也是 DRY 和 SPOT(Single Point Of Truth)的应用。

透明性

这一点在架构上没有得到足够的重视，即使是很小的项目，简单的代码，也要保证其透明性。通常通过下面手段来保证架构的透明性

• 简单的数据结构和算法。
• 通过日志告诉程序做了什么
• 通过 telemetry 接口，让我们可以检阅当前应用程序的(数据)状态。
• 在分布式系统架构，需要有 tracing 功能，方便调试业务问题。这在多用户复用相同逻辑的 Web 应用中特别重要。通过一个唯一 ID 能 Track 到整个业务流。

数据为王

在架构中，数据为王。这个被严重低估和忽视了。

• 在简单的数据结构和复杂的算法之间，选择简单的算法。人对数据有很好的感觉，对算法却没有。
• 以数据为中心，数据清晰了，算法就清晰了。
• 业务是数据的流转，程序是个过滤器。
• 数据跟程序一样，有着不同的变化速率和生命周期，有冷有热。注意冷热数据的隔离。

程序性能是个功能选项（ Performance is a feature ）

• 性能是个 feature，不需要就不考虑。需要的话提前考虑。
• 在做决定和调整前先测量，验证自己的假设。
• 牛逼的算法在n很小的时候很慢，通常n很小。

https://www.imzjy.com/blog/software-achitecture-principle-notes

//有没有啥特别重要被我遗漏的？