架构设计
FOSA丨06丨评估和管理架构特性
本篇通过回答《Fundamentals of Software Architecture》第六章的课后思考题,深入探讨如何衡量和管理架构特性,分析圈复杂度等结构性指标的重要性、架构适应度函数的定义与应用,以及运维性、结构性、流程性指标的评估方法,帮助理解如何建立有效的架构治理机制来持续监控和优化系统架构。
本系列文章通过逐章回答《Fundamentals of Software Architecture》(下文简称 FOSA)一书中的课后思考题,来深入理解书中的核心概念和理论,从而提升我们的软件架构设计能力。本篇为第六章内容。
本章的课后题是:
-
Why is cyclomatic complexity such an important metric to analyze for architecture?
为什么圈复杂度是架构分析的重要指标?
-
What is an architecture fitness function? How can they be used to analyze an architecture?
什么是架构适应度函数?它们如何用于分析架构?
-
Provide an example of an architecture fitness function to measure the scalability of an architecture.
提供一个衡量架构可伸缩性的架构适应度函数示例。
-
What is the most important criteria for an architecture characteristic to allow architects and developers to create fitness functions?
允许架构师和开发人员创建适应度函数的最重要标准是什么?
评估架构特性
评估架构特性一般可以从 3 个方面入手:
- 运维性指标 (operational measures):主要关注系统在运维层面的能力,涵盖性能、可扩展性、弹性、可用性、可靠性等能力。
- 结构性指标 (structural measures):关注代码结构,如模块化、组件间受控的耦合、可读代码以及其他内部质量评估。常用工具有:
- 圈复杂度 (Cyclomatic Complexity,CC):一个代码层面的度量标准,由 Thomas McCabe, Sr. 于 1976 年开发,通过分析代码的决策点(如 if 语句)来量化代码的复杂性。高圈复杂度可能表明代码难以理解和测试。公式为
CC = E - N + 2(针对单个函数),或CC = E - N + 2P(针对扇出调用)。行业普遍认为 CC 值低于 10 是可接受的,但更倾向于低于 5。 - 距主序列距离 (Distance from the Main Sequence,D):一个基于抽象性(A)和不稳定性(I)的综合指标,公式为
D = |A + I - 1|。它反映了抽象性和不稳定性之间的理想关系。远离理想线的类可能落入"无用区"(过于抽象难以使用)或"痛苦区"(过于具体且难以维护)
- 圈复杂度 (Cyclomatic Complexity,CC):一个代码层面的度量标准,由 Thomas McCabe, Sr. 于 1976 年开发,通过分析代码的决策点(如 if 语句)来量化代码的复杂性。高圈复杂度可能表明代码难以理解和测试。公式为
- 流程性指标 (process measures):关注软件开发过程中的特性,如敏捷性、可测试性和可部署性。常用工具有:
- 代码覆盖率(code coverage)
管理架构特性
管理架构特性主要通过 4 个方面:
- 架构适应性函数 (Architecture Fitness Functions):这是评估系统输出质量的客观函数,用于衡量架构特性。它们将重要的架构原则编码到软件基础中,并自动验证这些原则是否得到遵守。例如:
- 检测组件之间的循环依赖 (Cyclic Dependencies)
- 验证分层架构中的层间依赖关系
- 衡量距主序列的距离
- 混沌工程
- 架构决策记录 (Architecture Decision Records, ADRs):ADR 是一种有效的文档化架构决策的方式,通常是一到两页的短文本文件。每个 ADR 应包含标题、状态(例如“已接受”、“已取代”)、上下文、决策(使用肯定性语言)和结果(包括决策的正面和负面影响,以及权衡分析)。ADR 使得架构师能够清晰记录决策的技术和业务理由,避免重复讨论和误解。ADR 中的“合规性 (Compliance)”部分可以强制架构师思考如何衡量和管理决策的合规性,无论是手动还是通过适应性函数自动化。
- 风险风暴 (Risk Storming):这是一种协作活动,用于识别、达成共识并减轻架构风险。它包括识别(个体非协作活动)、共识(协作活动,讨论并统一风险评估)和缓解(协作活动,寻找减少或消除风险的方法)三个主要阶段。风险风暴通常使用风险矩阵 (Risk Matrix),通过“影响”和“可能性”两个维度来量化风险。风险评估报告还可以显示特定风险类别或领域随时间的改进或恶化,使用加号 (+) 和减号 (-) 表示方向。
- 持续沟通与协作:有效的沟通对于知识共享和项目成功至关重要。架构师应与产品负责人、项目经理、业务干系人以及开发人员进行谈判和协商,以获得架构决策的批准。倡导通用语言 (Ubiquitous Language),确保所有项目相关方使用相同的业务领域术语,从而减少信息丢失和误解。
回答问题
基于上述对本章的概括回顾,回到本章的 4 个课后题,笔者梳理了一下自己的理解,供读者们参考。
圈复杂度:
- 圈复杂度是一种评估代码复杂性的工具。
- 如果一个函数(方法)中,条件分支和语句越多,则说明越复杂,一方面可能是业务逻辑本身就足够复杂,另外一方面,也很可能是代码的模块拆分没有做好,逻辑没有梳理清晰,写成了一坨。
- 这背后体现了模块化、可测试性、可部署性、可扩展性、可迭代性等多种代码结构层面的架构特性。
架构适应度函数:
- 架构适应度函数是一种用于持续评估当前架构是否满足需求的机制,可以理解为"架构的单元测试"。
- 不同的组织、不同的团队、不同的职责对同一个架构特性的理解、定义和需求都是不尽相同的。通过协商、建立其符合具体需求的架构适应度函数,在达成共识的基础上,可以持续对某些架构特性进行达标检测,避免偏离。比如代码测试覆盖率可以用来检测架构的可测试性、部署耗时可以用来横向架构的可部署性、可迭代性等。
- 要编写 fitness function,最重要也是唯一最重要的标准是架构特性必须能够被客观地衡量和定义。通过鼓励客观定义,团队可以拆解复合特性,从而发现可以被客观衡量的功能。一旦特性被具体定义,就可以更容易地建立相应的适应度函数来验证其完整性。
衡量系统的可伸缩性:
- 可伸缩性,指的是系统在用户或请求数量增加时,仍然能够维持性能和运行的能力。
- 假如说我们现在有一个订单服务,如果我们希望它具备良好的可伸缩性,当我们将服务实例从 2 个增加到 4 个时,系统在相同响应时间基准下,应用能处理接近翻倍的请求吞吐量。
来自开放网络的回应
引用、喜欢、转发和站外回复会通过 Webmention 回到这里。
接收与展示代码已经就绪,注册正式域名后即可开始收集回应。
评论
评论由 GitHub Discussions 保存和管理。