大规模软件系统的产品周期

原则、模式、最佳实践和工具集

架构优化原则

1.单一职责
2.领域内聚
3.抽象接口隔离
4.重用
5.管理架构资产

模块解耦模式

1.模块重新划分
表现：
一个模块在领域中内聚性不强，而和某个领域的耦合性很强
解决方案:
模块重新划分领域，保持领域及模块的内聚性，必要的情况下可以拆分该模块到不同领域。

2.通用抽象模式
表现：
各领域实现了相同或相近的业务逻辑，导致维护工作量大，架构不一致
解决方案：
抽象出各领域的通用逻辑，并在应用框架（Application Framework）上进行实现，各领域继承该通用逻辑，并且可以插入扩展点，各领域实现差异化实现插件。

3.消除强耦合(循环依赖)
解耦方式：根据耦合关系的处理方式，分为

• 耦合上升
• 耦合下沉
• 回调
• 依赖倒置
• 消除耦合关系

数据解耦模式

1.数据共享模式
表现：相同或相关数据在跨领域被创建、转换或传输，存在重复、冲突等问题
根据策略提供多种解决方案：
1）数据重新划分领域，如足够通用的数据划分到通用基础数据供各业务领域共享，而错误划入通用基础数据的业务数据被重新划入业务领域；
2）跨领域的复杂数据，划分抽象通用数据及和业务领域相关数据，采用通用数据共享，而和业务相关的数据则分业务领域存储；
3）通用数据分领域视图，对有领域通用并且有业务组织权限的数据，对各不同领域提供不同视图

2.数据拆分模式
表现：
集中数据方式下，当企业的业务量激增后，导致集中式数据库成为整个系统的性能瓶颈
解决方案：
分领域拆分各自的数据Schema，逻辑上进行拆分。可以根据业务量的需求，部署在一个数据库实例，或者分领域部署在不同的数据库实例中。

架构最佳实践

1.API抽象（服务）层
问题：
各领域之间存在直接调用，互相循环调用，甚至不合理调用的情况，各领域之间蜘蛛网式的耦合关系，导致一个问题互相影响，问题跟踪起来困难，各领域之间很难独立发布版本。
解决方案
各领域之间的调用都采用标准的API方式服务接口，领域调用采用服务接口消费的调用方式统一管理，各领域之间存在了一个接口隔离层，不会导致互相影响或影响比较小，各领域在接口稳定的情况下可以独立发布版本。

2.事件总线（EventBus）
问题：
原来的应用框架采用继承方式来提供扩展性，导致继承层次很多，逻辑复杂，框架的可维护性差，可演进性差，同时在分析问题时不知道问题出在框架还是业务，诊断成本高
解决方案
采用EDA架构，EventBus构成框架的核心交互组件，通过事件分类应用的不同扩展点，各层的业务根据事件定制自己的可插拔扩展插件，降低了各领域系统和框架的依赖关系，增加了框架的可扩展性和可演进性。提供框架的API及通用的服务实现，各业务领域可以跟进各自的需要进行重新实现和替换。

工具集

1. 模块代码依赖关系分析工具，分析各模块的依赖关系，可以生成依赖关系图
2. 模块代码耦合分析工具，分析各模块的实际代码依赖的调用
3. 依赖关系管理插件（开发工具）及持续构建依赖管理工具
4. 数据审计工具，可以分析模块依赖的数据是否是本领域还是跨领域

分析问题制定优化方案

分析问题

1.通过工具，协以分析代码的方式，找出各领域（进一步是各模块）之间的依赖关系
2.数据的依赖通过使用的ORM和SQL进行分析
3.分类是数据依赖，还是代码层次的依赖；是领域间依赖还是模块间依赖
4.依赖是否是必须的依赖，不必要的依赖后面都会消除依赖关系

制定方案

1.根据解耦模式，制定各个模块对应的解耦方案，以消除强耦合依赖关系
2.对于不必要的依赖，必须给出消除的方案，如依赖关系下降到通用模块，完全消除依赖关系等等
3.数据依赖比代码依赖更难处理，谨慎处理数据依赖，包括数据的转换、迁移的成本，影响到对客户迁移的成本
4.需要权衡利弊，并不是完美的解耦就好，而是权衡的结果

制定治理策略，防止架构腐化

1.服务的治理

• 构建统一的服务管理平台，每个领域把自己的服务注册发布服务到服务中心，而消费方领域则注册消费服务到服务中心。
• 跨领域必须提供服务平台进行服务调用，禁止直接调用。根据需要各领域可以集中部署，采用Local调用，或者分布式部署，采用Remote调用。
• 服务的调用提供统一的平台进行监控和管理。

2.依赖关系管理

• 为防止系统的进一步腐化，模块之间的依赖必须管理起来。依赖不能随意添加，必须通过在设计层面统一考虑。
• 持续集成代码构建时检查依赖关系，不符合依赖关系的会导致构建失败。
• 开发工具Eclipse需要安装依赖管理插件。

总结

系统优化重构是一个不断分析、实现、稳定的过程，因此制定出一套符合企业架构优化的方法、模式、工具及规范非常有必要。

产品架构重构与优化