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21大软件架构特点全面解析

本文最初发布于sergiuoltean.com网站, 经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。

众所周知,架构特点多以"ility"结尾(例如scalability、deployability),也被称为NFR(非功能需求)、质量属性。架构的特点没有固定清单,但标准是有的,就是ISO25010:

我们从业务需求(业务特征)、我们期望的系统运营方式(运营特征)中总结出这些特点,它们是隐式的、贯穿各领域,是架构师在字里行间能看出来的特点。《软件架构基础》书中的这张表是隐藏特点的一个例子。

《实践中的软件架构》一书中对架构特点解释得很清楚。

刺激的来源 (Source of Stiumulus)可以是角色、触发事件的东西等。刺激 (Stimulus)是实际产生的事件。环境 (Environment)代表事件发生的系统条件。工件 (Artifact)是系统中正在被刺激的部分。响应 (Response)就是工件在我们应该度量(measure)的刺激下的行为方式。背景了解完毕,让我们来看具体的特点。

1.性能

根据 Smith 所说,“性能是指响应能力:响应特定事件所需的时间,或给定时间间隔内处理的事件数”。性能可以有以下指标:

  • 延迟 。表示获得响应之前经过的时间,这里指的是一段时间。我们有最小延迟(开始时间)和 截止日期 (结束时间)。衡量延迟的其他因素包括优先级(我们在其中查看响应的顺序)和抖动 (随时间观察到的延迟波动)。
  • 吞吐量。是指在固定时间间隔内获得的响应数。但为了提高精度,我们应该度量多个时间间隔。
  • 可用容量。以上度量的结合体。在不超出延迟要求的情况下可实现的最大吞吐量。
  • 可调度的利用率。利用率是资源繁忙时间的百分比,而可调度的利用率是满足一定时间要求的最大利用率。
  • 数据丢失。如果使用缓存来提高性能,那么缓存未命中将成为性能指标。

提高性能的技术

首先我们要了解影响性能的因素。

  • 需求 。我们需要多少资源?
  • 硬件 。我们需要什么类型的资源?比如 CPU、内存、I/O 设备、网络等。系统是否运行在正常条件下?还是在重负载下?
  • 软件 。我们使用的框架是否是高性能的?有没有使用缓存?是否涉及某种反射(java)?是否做了最大的优化工作?

我们需要控制需求,为此我们可以使用队列、节流和背压机制。通过改进算法,我们可以减少资源需求。通过设置最大响应时间(超时)和某种优先级,我们可以进一步控制需求。

可以使用垂直缩放来获得更好的响应时间。提高性能的另一种方法是并发。还需要注意阿姆达尔定律。

加速效果的瓶颈是程序的串行部分。例如,如果 95%的代码可以并行化,则并行计算的理论最大加速比将是 20 倍。

限制你的资源、对所有内容(线程、队列)实施固定的生产限制、规划资源使用并尽可能避免争用……这些说起来容易,做起来难。还可以充分利用缓存、水平缩放、添加多个处理单元等。

你应该了解你的框架和你的数据库,并优化它们。

2. 可靠性

根据《牛津词典》,可靠意味着质量或性能始终如一,且能够被信任。可靠性可以用平均故障间隔时间(MTBF)来表示,可靠性 =exp(-t/MTBF)。

可靠性很难用数字度量。我们可以用一些软件指标衡量复杂度和代码覆盖率,以了解可靠性的边缘情况。适应度函数也可用于度量可靠性。未解决问题的数量、成功的构建和部署的数量也是一些可用指标。ISO-9001 是衡量可靠性的另一种方法。

提高可靠性的技术

遵循最佳工程实践将产生更好的产品。使用更好的管理实践和流程,可以实现更高的可靠性。突变测试技术会让系统考虑边缘情况。混沌测试是提高可靠性的另一个重要工具。总之我们要强化系统来提高可靠性。

3. 可用性

表示可用系统时间与总工作时间的比率。这是可靠性之上的另一层。它是系统掩盖或修复特定阈值(例如时间间隔)内故障的能力。可用性可以表示为

MTBF= 平均无故障时间;MTTR= 平均修复时间

于是我们计算出下表:

提高可用性的技术

为了提升它,首先我们需要检测潜在的故障。

检测到异常情况后,我们可以进行干预。

4. 弹性

弹性指的是系统遇到问题时可以降级(而非中断服务),等待问题修复完成,表示的是系统在遇到严重故障时的持续运行能力。为实现弹性,需要提前设置防御机制(断路器模式)。弹性有时被称为容错性 。弹性系统指的是可以适应压力并持续运行的系统。很难用数字指标来度量弹性。

增强弹性的技术

首先是确定潜在风险:系统有哪些关键功能?哪些硬件至关重要?然后我们需要实施保护策略,为此需要检查哪些事件可能导致这些重要部件发生故障。找出风险因素后就需要确定容忍阈值。具体的保护策略包括对请求数和线程数施加限制、缓存相同的请求、批量发送请求等。

5. 可信赖性

它包括可靠性可用性弹性可持续性 (可用性 / 弹性的比值)、可恢复性 (弹性函数)和稳健性 (可靠性函数)。我们应该始终将它们视为一个整体。

拿一辆汽车来说,如果它是新车并且是知名的可靠品牌(例如梅赛德斯),我们可以说它是可靠的。它有备用轮胎,所以有一些可用性。四轮驱动意味着弹性,其中两轮出故障还有两轮能工作(但性能会下降)。可持续性是可用性(备用轮胎)和弹性(四轮驱动)的综合。健壮性在这里可以指道路通过能力。如果汽车是电动的,那么充电速度就是一个可恢复性指标。

6. 可伸缩性

它是系统在重负载下在可接受的阈值内的执行能力。它分为手动和自动可伸缩性两种,后者也叫灵活性 。当负载突增时,系统会做出反应并水平缩放(添加 / 删除更多实例)。我们可以查看 CPU 和内存来观察这些突发事件。这些突发操作完成后,系统将杀死不必要的实例,从而降低成本。垂直伸缩意味着我们向系统添加了更多物理资源(例如更多的内存、更好的 cpu)。

实现可伸缩性的技术

这里涉及到 devops,最好使用 aws fargate 之类的云服务。下图中可以看到放大和缩小策略。

7. 安全性

它实际上是许多特点的集合: 机密性是指系统保护用户数据安全的能力; 完整性是保护外部资源免遭篡改的能力; 身份验证允许用户访问系统; 授权则告诉用户可以访问系统的哪些部分。授权通常使用 RBAC、ACL 或 ABAC 来实现。 不可否认性保证了消息的发送者不能否认自己发送了消息,并且接收者也不能否认自己接收了消息。

增强安全性的技术

首先我们需要检测。

针对攻击行为,我们需要制定灵活的应对策略。大多数情况下我们可以撤消访问权限,在某些极端情况下我们可以关闭系统,当然最好还是避免后一种情况出现。最好使用成熟的安全解决方案,自行实现往往不是好办法。

8. 互操作性

它表示系统与外部系统通信的能力。合约接口是互操作性中最重要的概念,其涵盖了通信的所有方面,包括错误处理。

改善互操作性的技术

最好的策略是使用企业集成模式。如果用到多个通信协议,这种策略就是最佳方法。

9. 可调整性

也称为可变性 ,其描述了系统变化的难易程度。一般来说它是一个隐含的特征。作为架构师,你要知道系统变化的概率是未知的,但一旦出现变化,系统应该能够优雅地应对。变化是软件世界中唯一确定的事物。话虽如此,我们不能将整个系统都设计为可变组件。如果每个组件都是即插即用组件,设计就做不完了。因此我们需要找到那些变化概率很高的部分。

改进可调整性的技术

有两个维度。作为一名架构师,你需要确定哪些部分具有较高的变化概率;作为软件工程师,你必须确保这些部分容易改动。遵循 SOLID 原则是一个很好的开始。可以使用适应度函数度量传入和传出耦合。我们需要计算变化成本。比如要构建一个 UI 表单,它需要的位置比我们最初想像的要多,则我们可以复制粘贴代码并进行必要的调整,也可以构建一个新组件并插进来。然后我们得到了变化的成本:

N x 编写代码的成本(复制粘贴)<= 编写组件 +(N x 将其插进来的成本)

还需要考虑时间,观察较长的时间才能得到可靠的观察结果。

10. 可部署性

所有系统都应封装在某种工件中,可以是 war、jar、ear、apk、dll、gem 等。它们被部署在能够运行它们的环境中。由于 docker 的进化,现在我们可以在一台机器上拥有多个环境。可部署性是一种将代码转换为客户可用产品的机制。

改善可部署性的技术

最有效的是实施持续集成 / 持续部署(CI/CD)。认真的话,每次代码推送都将触发一个生产部署。为此,应通过适应度函数和自动化测试来保护你的代码。它是抗脆弱性的关键部分。我们希望能按需部署,一键完成工作。我们也会部署硬件。使用基础架构即代码之类的技术可以提高效率。

11. 可测试性

在所有系统中它都是一个重要特征。我们必须确保构建的系统尊重了客户的需求。复杂的系统很难测试。以微服务架构为例,我们有很多独立开发的活动部件。这个特征经常会让步给其他特征。为了使系统可测试,我们需要能控制每个组件的输入和输出。

改善可测试性的技术

请尽量控制系统的复杂性。我们应该构建较小的组件,不要重新发明轮子;还应该编写可测试的代码,在适当的位置应用 TDD。

12. 简单性

这条特征是很难实现的。一切都是权衡取舍,而大多数情况下这一条都会被牺牲掉。但如果我们需要在有限的时间内快速构建某些东西,那么就应该优先考虑简单性。在构建 MVP(最小可行产品)时,我们关心的只有简单性。但请注意,实现目标之后,我们不应丢掉所有东西。不要与 PoC(概念验证)或某种 R&D 混淆。 可重用性在这里也很重要。

改善简单性的技术

可以构建粗粒度的组件;使用 RAD 框架,例如 ApacheIsis、Vaadin 或 JHipster;牺牲简单性之前请确保自己能承受对应的代价;遵循 KISS 原则。记住时间是关键:先跑起来,再考虑美观和性能。

13. 可移植性

指的是系统从一个操作系统移植到另一个的能力,它会影响编程语言的选择。例如,我们知道为了运行 Java 代码需要一个 JVM,因此问题就是“JVM 是否可移植?”答案是肯定的。另一个例子是 golang:它打包为二进制文件,不需要外部依赖项,因此是可移植的。一些微软专属技术就不行,它们只能运行在微软操作系统中。

改善可移植性的技术

一个显而易见的选项就是容器化、docker。一个 docker 引擎能够运行多个隐藏了实现细节的 docker 容器。

14. 易用性

谈到易用性时通常会提到可配置性 ,即用户自定义系统的能力,比如通过 UI 主题更改外观和配置系统行为(例如控制用户访问权限等)。 还有本地化,也称为 i18n(internationalization)。它指的是系统支持多种标准的能力,一般是通过用户体验(UX)实现的。这里的标准指的是语言、货币、公制单位、字符编码等。本地化资源通常是静态的。

可访问性是另一个易用性特征。世界上有些人是残疾的(失明、听力受损、色盲),我们如何确保这些人可以受益于我们的系统呢?对于色盲来说,选择颜色会花很多时间。Siri/Alexa 是盲人的好帮手。考虑可访问性时,请想到我们的祖父母是不是能方便地使用我们的系统。

另外还有可支持性 ,比如说帮助页面或者 24x7 技术支持。我们应该努力让系统直观易用,这会影响可学习性,也就是用户习惯系统所需的时间。用户培训和帮助页面之类的策略很好用。

15. 可扩展性

它是描述系统对即插即用组件需求程度的特征。对于使用内核架构的系统来说,这是很重要的特征。Eclipse Platform 和 OSGI 标准就是经典的例子。

16. 抗脆弱性

它是系统应对压力、冲击、波动、噪声、错误、故障或攻击的能力。

改善抗脆弱性的技术

首先我们要敲打敲打系统。可以使用 CI/CD,它们本来就是做这种事的。每次代码更改都必须投入生产。当然,我们也要有防御机制,适应度函数就是个好方法; Simian Army 也是个不错的工具。

17. 可升级性

它是指系统无缝升级自身的能力。对于非 Web 产品(例如 App Store 和 Google Play),这很容易实现,因为它们的升级能力是嵌入到 OS 中的;涉及到 Web 应用时,事情就麻烦多了。

改善可升级性的技术

首先我们需要为服务提供版本控制。下一步是使用蓝绿部署或金丝雀部署等策略进行零停机的时间部署。

18. 合规性

不管我们需要的是哪种第三方工具和框架,都应该得到它们的合法授权。我们需要重视开源软件的合规性因素,因为它们可能会附带一些我们不想要的额外约束。没有人愿意暴露自己的源代码,因此我们应该远离 GPL 许可证。在欧盟,《GDPR》已成为强制规定,因此我们需要确保系统符合其规定。还要考虑一些 ISO 标准,公司可能需要遵循某些流程才能符合它们的要求。

改善合规性的技术

理想情况下,每家公司都应该有一个法律部门,但现实并非如此。适应度函数(例如许可证检查)可以保护我们免受列入黑名单的许可证的影响。在设计系统时,我们必须找到一种保护用户数据隐私的方法。

19. 成本

可能是最重要的架构特点。一切都有成本,虚拟的、还是现实的都一样。任何成本都可以换算成金钱。如果我们需要购买某些工具(IDE)、云服务(例如 AWS)、第三方框架(例如 new-relic)的许可证,则总会产生财务成本。开发团队也要发工资,学习新技术或培训团队成员需要花钱。不尊重敏捷宣言是有代价的;错误的代码要付出代价;缺少单元测试会有代价;缺少 CI/CD 会有代价;没有基础架构即代码也会有代价……这个列表是没有尽头的。

降低成本的技术

帮助客户控制成本是我们的责任。我们需要区分单纯的成本和投资,并让客户相信投资是划算的。

以 Scrum 流程为例,我个人认为它没什么用。在一个固定的周期(通常为两周)中,我们有这么多的仪式(计划、站会、演示、回顾),然后根据(猜出来的)估计值做计算,结果 Sprint 完成度 100%只是偶然而非必然。我们需要敏捷和适应,而不是盲目地遵循流程。我们应该减少会议和仪式,这样成本就会下降。我们应该专注于完成工作的本质要素。

测试是必要的投资,快速前进的唯一方法就是正确前进。我们必须说服客户,从长远来看,成本是会下降的。测试会减少错误的数量,从而减少成本。

代码质量是另一项投资。好的代码将带来更好的测试,提高稳健性、可维护性、可调整性等。与难以维护的系统相比,我们的更改花费的时间会更少,成本会下降。

20. 可存档性

指系统保留历史数据记录的能力。在数据是一等公民的系统中(例如财务系统),这个特征非常重要。数据绝不会删除,而只会归档,这主要是考虑到法律要求。可归档性是对可审计性的支持。

实现可归档性的技术

首先是在数据上使用时间戳(例如 updatedOn、createdOn)。然后要有一个 cron 作业,将所有低于特定阈值的数据移入历史表中。另一种技术是将数据标记为软删除,但这会影响查询性能。

21. 可审核性 / 可跟踪性

这是支持重构历史的系统特征。我们必须记录所有关键操作(尤其是在安全场景中),以便重现问题并从错误中学习经验。我们也可以将这些记录用作法律依据。

实现可审核性的技术

记录每个关键操作并集中存放这些记录。可以使用 ELK ,或 sleuth-zipkin 工具。

英文原文:

https://sergiuoltean.com/2020/06/26/architecture-characteristics/

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