架构思维：通用系统设计方法论_从复杂度分析到技术实现指南

文章目录

Question
订单履约
- 原始架构
- 痛点
- 目标架构
- 架构图说明
- 关键设计点
- 优点
设计方法论
- 复杂来源
- 解决方案
- 评估标准
- - 从设计原则出发
- 技术实现（以选型Redis为例）
- - Redis消息队列的实现细节
  - 高可用设计
总结

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Question

我们经常聊如何设计一个比较完善的系统（或子系统/模块/功能），很多小伙伴往往忽略“系统设计思路”关键词，而是陷入某个技术点细节里，缺乏全局思维。

一般可以采用架构师的视角回答，即从全局技术视角阐述设计的过程。

接下来通过一个案例，讲解如何从全局技术视角介绍技术方案。

订单履约

原始架构

在业务建设之初，考虑到快速开发与上线，用户下单后，订单系统通过 同步RPC 依次调用：库存系统（扣减库存） → 支付系统（发起支付） → 物流系统（生成运单） → 营销系统（发放积分）。

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但随着业务快速发展，通过 RPC 同步调用的问题逐渐暴露出来。由于过多地依赖其他系统，导致评论发布的接口性能很低，可用性也容易受到其他系统影响。而且每当点评系统需求上线时，其他系统都需要跟着进行联调测试，导致需求迭代速度缓慢。

痛点

链路长、性能差（RT高）；
任一系统故障导致整个订单失败；
联调测试成本高。

目标架构

通过 事件驱动架构 解耦，订单系统仅需发布订单事件，各子系统异步消费事件并处理。

在做系统架构升级改造时，如果有互联网设计理念，会很容易想到问题在于系统间的耦合度太高。解决办法就是采用异步化解耦，从而通过引入 MQ 消息管道，在架构上进行系统业务逻辑拆分，将原本强依赖的系统间的同步 RPC 调用变成异步消息触发

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架构图说明

改造前架构（同步RPC）：
- 订单系统强依赖库存、支付、物流等子系统，形成链式调用。
- 任一环节失败（如库存不足、支付超时）导致整个订单失败。
改造后架构（事件驱动）：
- 订单系统：仅负责发布订单事件（如 OrderCreatedEvent）到消息队列（Kafka）。
- 消息队列：作为事件总线，解耦生产者和消费者。
- 消费者系统：
  - 库存系统消费事件并扣减库存；
  - 支付系统监听事件并触发支付；
  - 物流系统异步生成运单；
  - 营销系统发放积分。

关键设计点

事件驱动解耦：
- 订单系统无需等待下游系统响应，发布事件后即可返回用户。
- 各子系统独立消费事件，故障隔离（如物流系统宕机不影响支付流程）。
消息队列选型：
- 选择 Kafka（高吞吐、持久化、分区顺序性）保障事件可靠传递。
消费者幂等设计：
- 通过事件唯一ID（如 event_id + 业务主键）避免重复处理。
补偿机制：
- 若库存扣减失败，触发事件回滚（如发送 OrderCanceledEvent）。

优点

通过事件驱动架构，系统间的强依赖被解耦为基于事件的异步协作。此方案适用于 长链路业务流程（如电商交易、保险理赔、物流配送），核心优势在于：

提升系统吞吐量和可用性；
降低跨系统联调成本；
支持弹性扩展（消费者可独立扩容）。

设计方法论

对于上面的案例，如果我们直截了当地说“引入了 MQ 消息队列，做了系统解耦，采用异步消息通知的方式来触发系统调用” ，随便在网上搜一下都会有大量类似的解决方案。很难令人信服。

作为研发工程师，正确的思考方式是要拥有解决问题的思维。相比一上来就说用了什么技术，阐述解决思维更困难，因为解决技术问题的方法有很多，这是“术”，但解决技术问题的底层思维逻辑是一样的，这是“道”。

一般来说，都逃不过如下四个层面的：

谈复杂来源；
谈解决方案；
谈评估标准；
说技术实现。

接下里，再看个案例：当用户发表一条商品评论，后台的逻辑是点评系统会调用一系列的远程 API 接口，如调用风控系统、广告系统、消息系统……几个甚至十几个系统的接口

复杂来源

之所以要先分析系统的复杂度，是因为只有正确分析后才能明确设计原则，进而设计架构方案，整体项目才不会找错方向。

如果一个系统本来因业务逻辑复杂导致功能耦合严重，我们却设计了一个 TPS达到 10000/秒的高性能架构，那么即使架构性能再优秀，也没有现实意义，因为技术设计没有解决主要问题的复杂度。这是很多研发工程师的通病，设计偏离了方向，只是为了设计而设计。

那么如何正确评估系统的复杂度呢？通常分为功能性的复杂度和非功能性的复杂度两种。

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从功能性复杂度方面来看，产品业务发展快速、系统越来越多、协作效率越来越低。问题根源在架构上各业务子系统强耦合。于是引入消息队列解耦各系统，这是系统业务领域带来的本质上的复杂度，也就是功能性的复杂度，解决的是系统效率的问题。

此外，还需要考虑非功能性的复杂度，例如高性能、高可用和扩展性等的复杂度的设计。

从非功能性复杂度方面来看，我们假设系统用户每天发送 100 万条消息，那么消息管道一天会产生 100 万条消息，再假设平均一条消息有 10 个子系统读取，那么每秒的处理数据，即点评消息队列系统的 TPS 和 QPS（Queries Per Second，每秒查询次数）就分别是 11（1000000/60*60*24）和 115（10000000/60*60*24）。

不过系统的读写不是完全平均的，设计的目标应该以峰值来计算，即取平均值的 4 倍。于是点评消息队列系统的 TPS 变成了 44，QPS 变成了 460，这个量级的数据意味着并不需要设计高性能架构方案。

接着还要考虑业务规模发展。架构设计的目标应该满足未来业务增长，我们把未来业务增长的预估峰值设定为目前峰值的 4 倍，这样最终的性能要求分别是：TPS 为 176，QPS 是 1840。这样的读写指标还达不到系统压测的性能基线，所以可以确定的是这个系统的复杂度并不在高性能问题上。

对于点评系统来说，还需要考虑高可用的问题。假设消息队列挂掉，将导致用户评论发送失败，当然在用户体验层面，解决方式可以在页面端提示用户重新操作，但如果问题影响到了点评消息的读取，导致评论没有走风控策略，就会造成严重的影响。所以高可用性是点评系统的设计复杂度之一，包括点评写入、点评存储，以及点评消息的读取，都需要保证高可用性。

为了方便理解非功能性的复杂度，这里只分析了“高性能”和“高可用”这两点，在实际应用中，不同的公司或者团队可能还有其他方面的复杂度分析。例如有的公司会考虑安全性，有的公司会考虑成本等。

所以综合分析来看，点评系统改造的复杂度来源于两点。

功能性复杂度：要解决业务发展带来的系统耦合、开发效率缓慢问题。
非功能性复杂度：要保证系统的高可用性。

解决方案

在确定了系统面临的主要复杂度问题后，就有了明确的方案设计目标，这时就可以开始进行架构方案设计了。

方案	核心思路	优点	缺点
MQ消息队列	引入Kafka/RocketMQ解耦	成熟、高吞吐	运维复杂
Redis消息队列	基于Redis List/PubSub实现	轻量、低延迟	需处理消息持久化
MySQL+内存队列	异步写入MySQL，定时任务消费	无新组件依赖	扩展性差、单点风险

一般情况，至少要设计两到三套备选方案，考虑通过不同的技术方式来解决问题。方案设计不用过于详细，而是要确定技术的可行性和优缺点**。

评估标准

设计完三套解决方案之后，摆在眼前的问题就是需要选择最合适的一个。这就需要一套评估标准了。

在软件架构中，架构师常常会把一些通用的设计原则写到设计文档中，比如设计松耦合、系统可监控，这些原则似乎不常用，但好的架构师会通过设计原则来控制项目的技术风险。比如系统无单点，限制了系统技术方案不可出现单点服务的设计；再如系统可降级，限制了系统有具备降级的能力，进而约束了开发人员需要设计数据兜底的技术方案。

这些看似不重要的设计原则，其实是评估架构解决方案的重要手段。做系统架构，需要站在更高的层面考虑系统的全局性关注点，比如性能、可用性、IT 成本、投入资源、实现复杂度、安全性、后续扩展性等。这在不同场景的不同阶段会起到决定性作用。

那么针对案例中的点评系统来说，要如何评估方案呢？这要从点评系统的复杂度来源进行评估。