首先，从需求分析入手，不仅关注当前功能，还要考虑业务未来的扩展方向。比如数据量预估增长多少？这些都是影响架构的重要因素。
然后是架构设计原则，比如分层设计、模块化、高内聚低耦合等。比如如何划分服务边界，使用微服务还是单体架构，以及如何设计接口。
技术选型方面，评估不同技术的适用场景，比如关系型和非关系型数据库区别，缓存策略的选择。
扩展性设计需要考虑水平扩展和垂直扩展，比如是否支持分布式部署，如何分库分表。如何预估数据量并设计相应的方案。
容错和灾备也是重要部分，考虑系统的高可用性，上线后出现故障如何处理。设计冗余、故障转移机制，比如使用集群和负载均衡。
性能优化方面，初期需要进行压力测试，导致后期性能不足。在设计阶段就考虑缓存、异步处理等手段，并制定性能指标。
监控和日志是运维的重要部分，缺乏有效的监控手段，导致问题发现不及时。建议集成监控工具，设计日志规范。
团队协作方面，需要制定代码规范、接口文档，并定期进行架构评审。
一、需求分析阶段架构思考模板
1. 业务本质分析
- 核心业务目标是什么？是否存在隐藏的业务扩展方向？
- 当前需求是否代表完整业务域？是否有未明说的关联领域？
- 业务增长模型预测（线性增长/指数增长？用户量级预期？）
- 业务可变性分析：哪些功能未来可能发生形态变化？
- 哪些是稳定的核心业务逻辑？哪些是易变的扩展功能？
2. 数据维度考量
- 数据生命周期管理（冷热数据分离策略）
- 数据量级预估（单日增量、峰值QPS、存储规模）
- 核心表未来 3 年数据量预估？是否需要分库分表？
- 数据关系复杂度（是否需要强一致性？ACID vs BASE）
- 数据访问模式（读多写少？是否需要读写分离？）
3. 非功能性需求
- 可用性要求（SLA等级、容灾级别）
- 扩展性要求（水平扩展 vs 垂直扩展）
- 安全合规要求（数据加密、权限控制）
- 性能指标（响应时间、吞吐量、并发能力）
二、架构设计原则
1. 分层架构设计
典型分层结构示例：
[接入层] → [业务逻辑层] → [数据访问层] → [基础设施层]
↓
采用防腐层设计隔离第三方服务
↓
通过领域驱动设计（DDD）划分限界上下文
2. 模块化设计原则
- 服务拆分标准（按业务能力/按数据实体/按变更频率）
- 接口设计规范（RESTful API设计/GraphQL/RPC）
- 依赖关系管理（避免循环依赖，使用依赖倒置原则）
- 模块化设计：
- 将系统分解为多个高内聚、低耦合的模块。
- 每个模块应有明确的职责，减少模块间的直接依赖。
- 组件化开发：
- 将功能实现为可复用的组件，通过组合组件来构建模块。
- 使用接口和抽象类来定义组件的交互方式，提高系统的灵活性和可扩展性。
- 配置化管理：
- 通过配置文件来管理系统的运行参数，减少代码修改的需要。
- 使用配置中心来动态调整系统配置，提高系统的灵活性
3. 扩展性设计模式
// 策略模式示例：可插拔的业务逻辑
public interface PaymentStrategy {void processPayment(Order order);
}// 具体实现类可随时扩展
public class AlipayStrategy implements PaymentStrategy {...}
public class WechatPayStrategy implements PaymentStrategy {...}
4. 数据架构设计
三、架构设计思路
架构设计是系统开发的核心环节，需要从多个角度进行考虑，确保系统的健壮性和可扩展性。
- 总体方案：
- 描述系统的整体结构，包括模块划分、技术选型等。
- 绘制架构图，明确各模块的职责和交互方式。
- 核心流程：
- 描述系统的主要业务流程，如数据的读取、处理和存储。
- 详细说明每个核心流程的实现步骤。
- 详细设计：
- 高可用设计：如何保证系统的高可用性？例如，使用负载均衡、冗余设计等。
- 高性能设计：如何优化系统的性能？例如，使用缓存、异步处理等。
- 可扩展设计：如何确保系统的可扩展性？例如，使用微服务架构、数据分片等。
- 安全设计：如何保护系统的安全性？例如，使用加密、认证等。
- 部署方案：如何部署系统？例如，使用容器化、自动化部署等。
- 架构演进规划：
- 描述系统的未来演进方向，包括可能的功能扩展和技术升级。
- 制定短期和长期的演进计划，确保系统的可持续发展。
四、典型场景案例
案例：电商订单系统架构演进
初始架构问题：
- 所有服务共用MySQL实例
- 库存扣减与订单创建强耦合
- 没有异步处理机制重构方案：
1. 数据库垂直拆分：- 订单库 / 商品库 / 用户库
2. 引入领域事件：- 订单创建后发送Domain Event
3. 异步化改造：- 使用RocketMQ处理履约流程
4. 缓存优化：- 商品详情页使用Redis+本地缓存二级架构效果对比：
指标 | 改造前 | 改造后
QPS峰值 | 800 | 3500
下单耗时(p99) | 1200ms | 280ms
案例：在线购物系统架构设计
- 总体方案：- 技术选型：使用 Spring Boot、Spring Cloud 构建微服务架构，使用 MySQL 作为数据库，Redis 作为缓存，RabbitMQ 作为消息队列。- 模块划分：用户管理、订单管理、库存管理、支付管理等模块。- 架构图：绘制系统的整体架构图，明确各模块的职责和交互方式。-
- 核心流程：- 订单处理流程：用户下单 -> 订单服务接收订单 -> 库存服务检查库存 -> 支付服务处理支付 -> 订单服务更新订单状态。- 数据读取流程：用户请求 -> 缓存服务检查缓存 -> 数据库服务查询数据 -> 缓存服务更新缓存。-
- 详细设计：- 高可用设计：使用负载均衡器（如 Nginx）分发请求，使用多实例部署服务。- 高性能设计：使用 Redis 缓存热点数据，使用消息队列异步处理订单和库存操作。- 可扩展设计：使用微服务架构，每个服务独立部署，支持水平扩展。- 安全设计：使用 HTTPS 加密通信，使用 JWT 进行用户认证。- 部署方案：使用 Docker 容器化部署，使用 Kubernetes 管理容器。-
- 架构演进规划：- 短期计划：优化现有模块的性能，增加新的支付方式。- 长期计划：引入机器学习算法优化推荐系统，支持多语言和多货币。
