大数据|一次关于架构的“嘴炮” 人工智能|java|机器学习|编程语

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文章标题很随意，些微有一些骗点击的“贼意”；但内容却是充满了诚意，想必你已经感受到了。
这是一次源于头条 Android 客户端软件架构问题的探讨，之所以冠上“嘴炮”之名，是因为它有一些务虚；同时又夹杂了一些方法论，不仅适用于客户端软件架构，也适用于其他工作场景，希望对大家有所帮助。
为了拉满读者的带入感，且以“我们”为主语，来看架构的挑战、判断和打法。
我们的挑战期望高
优秀的公司对架构都有着很高的期许，都希望有一个良好的顶层设计，从上到下有统一的认知，遵循共同的规范，写出让人舒适的代码，甚至有那么一丢偷懒，有没有“一劳永逸”的架构设计可保基业长青？
然而高期望意味着高落差，面对落差，我们容易焦虑：

代码什么时候能写的看上去本就应该是那个样子；而现在怎么就像是在攀登“屎山”呢？
文档什么时候能写的既简明又详细；而现在怎么就简明的看不懂，详细的很多余呢？
工具什么时候能更好用更强大一点；而现在怎么就动不动掉链子，没有想要的功能常年等排期呢？
“我”什么时候能从架构工作中找到成就感，而不是搞一搞就想着跑路呢？

责任大
大量问题的最终归因都是代码问题：设计不合理、使用不规范、逻辑太晦涩、编码“坑”太多。
没有一个单一的团队能承担这些问题的责任，我们收到过很多“吐槽”：

这尼玛谁写的，简直不堪入目，看小爷我推倒重来展现一把真正的实力
XX 在这里埋了颗雷，但 XX 已经不管了，事到如今，我也只能兜底搞一把
这压根就不应该这么用，本来的设计又不是为了这个场景，乱搞怪我咯？
卧槽，这特么是隐藏技能啊，编译时悄悄改了老子的代码，找瞎了都没找到在哪过环节渗透进来的

一方面，口嗨一时爽，我们“吐槽”历史代码得到了一时的舒缓；另一方面，也意味着责任也传递到了我们：处理得好，我们的产出可能还是一样会被当作糟粕，但如果处理不好，我们就断送了业务发展的前程。
事情难
架构面临的从来不是单一的业务问题，而是多个业务多人协作的交叉问题，负重前行是常态。

业务历久弥新，历史包袱叠加新的场景，随便动动刀子就拔出萝卜带出泥。譬如：头条 2021 年 10 月的版本有 XXXX 组件，相比一年前已经翻倍；类个数 XXXXX；插件 XX 个；仓库数量 XX 个；ttmain 仓库权限 XXX 人。(XX 代表数量级，隐去了具体数字，^_^)
技术栈层出不穷，一方面要保持成熟稳定，一方面要积极探索落地。架构的同学要熟悉多种技术栈，譬如：跨端技术在客户端业务中通常都是多种共存(H5/Hybrid/小程序/Lynx/Flutter)，一个业务到底选用哪种技术栈进行承载，需要耗费多少成本？选定技术栈后存在什么局限，是否存在不可逾越的障碍？

疗效慢
我们经常说代码复杂度高，并把降复杂度作为架构方向的重点工作之一；但影响复杂度的因子众多，从外部来看，有主观感受、客观指标、行业对标三个角度；从内部来看，有工程组织、代码实现和技术栈三个角度。即便我们很好的优化了工程结构这个因子，短时间内也很难感受到复杂度有一个明显的下降。

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我们常说治理，其实是设计一种机制，在这种机制下运转直到治愈。
就像老中医开方子，开的不是特效药，而是应对病症的方法，是不是有用的方子，终究还是需要通过实践和时间的检验。希望我们不要成为庸医，瞎抓几把药一炖，就吹嘘药到病除。

我们的判断架构问题老生常谈
谁来复盘架构问题，都免不了炒一炒“冷饭”；谁来规划架构方向，都逃不出了“减负”、“重构”、“复用”、“规范”这些关键词。难点在于把冷饭炒热，把方向落实。

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架构方向一直存在
架构并不只局限于一个产品的初始阶段，而是伴随着产品的整个生命周期。架构也不是一成不变的，它只适合于特定的场景，过去的架构不一定适合现在，当下的架构不一定能预测未来，架构是随着业务不断演进的，不会出现架构方向做到头了、没有事情可搞了的情况，架构永远生机勃勃。

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强制遵循规范：通常会要求业务公共的组件逐渐下沉到基础组件层，但随着时间的推移，这个规范很容易被打破
需要成熟的团队：领域专家（对业务细节非常熟悉的角色）和开发团队需紧密协作，构建出核心领域模型是关键。但盲目尝试 DDD 往往容易低估领域驱动设计这套方法论的实践成本，譬如将简单问题复杂化、陷入过分强调技术模型的陷阱

迄今为止，用于商业应用程序的最流行的软件架构设计模式是大泥球（Big Ball of Mud, BBoM），BBoM 是“......一片随意构造、杂乱无章、凌乱、任意拼贴、毫无头绪的代码丛林。”
泥球模式将扼杀开发，即便重构令人担忧，但也被认为是理所应当。然而，如果还是缺乏对领域知识应有的关注和考量，新项目最终也会走向泥球。没有开发人员愿意处理大泥球，对于企业而言，陷入大泥球就会丧失快速实现商业价值的能力。
——《领域驱动设计模式、原理与实践》Scott Millett & Nick Tune

复杂系统熵增不断
只要业务继续发展，越来越复杂就是必然趋势，这贴合热力学的熵增定律。
可以从两个维度来看复杂度熵增的过程：理解成本变高和预测难度变大。

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理解成本：规模和结构是影响理解成本的两个因素

宏大的规模是不好理解的，譬如：在城市路网中容易迷路，但在乡村中就那么几条道
复杂的结构是不好理解的，譬如：一个钟表要比一条内裤难以理解

当需求增多时，软件系统的规模也会增大，且这种增长趋势并非线性增长，会更加陡峭。倘若需求还产生了事先未曾预料到的变化，我们又没有足够的风险应对措施，在时间紧迫的情况下，难免会对设计做出妥协，头疼医头、脚疼医脚，在系统的各个地方打上补丁，从而欠下技术债（Technical Debt）。当技术债务越欠越多，累积到某个临界点时，就会由量变引起质变，整个软件系统的复杂度达到巅峰，步入衰亡的老年期，成为“可怕”的遗留系统。
正如饲养场的“奶牛规则”：奶牛逐渐衰老，最终无奶可挤；然而与此同时，饲养成本却在上升。
——《实现领域驱动设计 - 深入理解软件的复杂度》张逸

预测难度：当下的筹码不足以应对未来的变化

业务变化不可预测，譬如：头条一开始只是一个单端的咨询流产品，5 年前谁也不会预先设计 Lite 版、抖音、懂车帝等，多端以及新的业务场景带来的变化是无法预测的。很多时候，我们只需要在当下做到“恰当”的架构设计，但需要尽可能保持“有序”，一旦脱离了“有序”，那必将走向混乱，变得愈加不可预测
技术变化不可预测，譬如：作为一个 Java 开发人员，Lambda 表达式的简洁、函数式编程的快感、声明式/响应式 UI 的体验，都是“真香”的技术变化，而陈旧的 Java 版本以及配套的依赖都需要升级，一旦升级，伴随着的就是多版本共存、依赖地狱(传递升级)等令人胆颤的问题。很多时候，我们不需要也没办法做出未来技术的架构设计，但需要让架构保持“清晰”，这样我们能更快的拥抱技术的变化

既然注定是逆风局，那跑到最后就算赢。
过多的流程规范反倒会让大家觉得是自己是牵线木偶，牵线木偶注定会随风而逝。
我们应该更多“强调”一些原则，譬如：分而治之、控制规模、保持结构的清晰与一致，而不是要求大家一定要按照某一份指南进行架构设计，那既降低不了复杂度，又跟不上变化。“强调”并不直接解决问题，而是把重要的问题凸显出来，让大家在一定的原则下自己找到问题的解决办法。

我们的打法我们的套路是：定义问题 → 确定架构 → 方案落地 → 结果复盘。越是前面的步骤，就越是重要和抽象，也越是困难，越能体现架构师的功力。所以，我们打法的第一步就是要认清问题所在。
认清问题
问题分类架构的问题是盘根错节的，将所有问题放在一起，就有轻重缓急之分，就有类别之分。区分问题的类别，就能在一定的边界内，匹配上对应的人来解决问题。
工程架构：

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业务架构：

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基础能力：

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标准化：

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问题分级挑战、问题、手段这些经常混为一谈，哪些是挑战？哪些是问题？那些是手段？其实这些都是一回事，就是矛盾，只是不同场景下，矛盾所在的层级不同，举一个例子：

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我们判断当前的研发体验不能满足业务日渐延伸的需要，这是一个矛盾，既是当下的挑战，也是当下的一级问题。要处理好这个矛盾，我们得拆解它，于是就有了二级问题：我们的代码逻辑是否已经足够优化？研发流程是否已经足够便捷？文档工具是否已经足够完备？二级问题也是矛盾，解决好二级问题就是我们处理一级矛盾的手段。这样层层递进下去，我们就能把握住当前我们要重点优化和建设的一些基础能力：插件化、热更新、跨端能力。
在具体实践过程中，基础技术能力还需要继续拆解，譬如：热更新能力有很多（Java 层的 Robust/Qzone 超级补丁/Tinker 等，Native 层的 Sophix/ByteFix 等），不同热更方案各有优劣，适用场景也不尽相同。我们要结合现状做出判断，从众多方案汲取长处，要么做出更大的技术突破创新，要么整合已有的技术方案进行组合创新。
勤于思考问题背后的问题亨利福特说，如果我问客户需要什么，他们会告诉我，他们需要一匹更快的马。从亨利福特的这句话，我们可以提炼出一个最直接的问题：客户需要一匹更快的马。立足这个问题本身去找解决方案，可能永远交不出满意的答卷：寻找更好的品种，更科学的训马方式。
思考问题背后的问题，为什么客户需要一匹更快的马？可能客户想要更快的日常交通方式，上升了一个层次后，我们立刻找到了更好的解决方案：造车。
我们不能只局限于问题本身，还需要看到问题背后的问题，然后才能更容易找到更多的解决方案。
认知金字塔
引用认知金字塔这个模型，谨以此共勉，让我们能从最原始数据中，提炼出解决问题的智慧。

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DATA：金字塔的最底层是数据。数据代表各种事件和现象。数据本身没有组织和结构，也没有意义。数据只能告诉你发生了什么，并不能让你理解为什么会发生。
INFORMATION：数据的上一层是信息。信息是结构化的数据。信息是很有用的，可以用来做分析和解读。
KNOWLEDGE：信息再往上一层是知识。知识能把信息组织起来，告诉我们事件之间的逻辑联系。有云导致下雨，因为下雨所以天气变得凉快，这都是知识。成语典故和思维套路都是知识。模型，则可以说是一种高级知识，能解释一些事情，还能做预测。
WISDOM：认知金字塔的最上一层，是智慧。智慧是识别和选择相关知识的能力。你可能掌握很多模型，但是具体到这个问题到底该用哪个模型，敢不敢用这个模型，就是智慧。

这就是“DIKW 模型”。

循序渐进
架构的问题不能等，也不能急。一个大型应用软件，并非要求所有部分都是完美设计，针对一部分低复杂性的区域或者不太可能花精力投入的区域，满足可用的条件即可，不需要投入高质量的构建成本。
以治理头条复杂度为例：

长期的架构目标：更广（多端复用）、更快（单端开发速度）、更好（问题清理和前置拦截）
当下的突出问题：业务之间耦合太重、缺少标准规范、代码冗余晦涩

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细节已打码，请读者不要在意。重点在于厘清问题之后，螺旋式上升，做到长期有方向，短期有反馈。

最后一顿输出之后，千万不能忘却了人文关怀，毕竟谋事在人。架构狮得供起来，他们高瞻远瞩，运筹帷幄；但架构人，却是更需要被点亮的，他们可能常年在“铲屎”，他们期望得到认可，他们有的还没有对象...干着干着，架构的故事还在，但人却仿佛早已翻篇。
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