架构设计的真正目的：是为了解决软件系统复杂度带来的问题，一个解决方案。

系统复杂度，如何入手：
1、通过熟悉和理解需求，识别系统复杂性所在的地方，然后针对这些复杂点进行架构设计。
2、架构设计并不是要面面俱到，不需要每个架构都具备高性能、高可用、高扩展等特点，而 是要识
别出复杂点然后有针对性地解决问题。
3、理解每个架构方案背后所需要解决的复杂点，然后才能对比自己的业务复杂点，参考复杂 点相似
的方案。

架构即(重要)决策：是 在一个有约束的盒子里去求解或接近最合适的解。这个有约束的盒子是团队经验、成本、资 源、进度、业务所处阶段等所编织、掺杂在一起的综合体(人，财，物，时间，事等)。架构无优劣，但是存在恰当的架构用在合适的软件系统中，而这些就是决策的结果。需求驱动架构，如下几点：
1、架构是为了应对软件系统复杂度而提出的一个解决方案；
2、架构即(重要)决策 ；
3、需求驱动架构，架起分析与设计实现的桥梁 ；
4、架构与开发成本的关系。
在分析设计阶段，需要考虑一定的人力与时间去"跳出代码，总揽全局"，为 业务和IT技术之间搭建一座"桥梁"。
架构设计处于软件研制的前期，一方面，越是前期，如有问题，就能够越早发现，修改的代价也就越低；另外一方面，也意味着，软件实施后期若有架构上的修改，也需要付出更多的价。

复杂度来源：高性能

1、单机复杂度-单台计算机内部为了高性能带来的复杂度；
2、集群的复杂度-多台计算机集群为了高性能带来的复杂度。

单机复杂度

计算机内部复杂度有个重要关键点：操作系统。硬件是操作系统的保证
操作系统和性能最相关的就是进程和线程，
进程是操作系统分配资源最小单位，与其他进程资源互相独立。
线程是操作系统调度的最小单位，共用进程内的资源。

集群的复杂度

主要是通过大量机器来提升性能，并不仅仅是增加机器这么简单，让多台机器配合起来达到高性能的目 的，是一个复杂的任务，针对常见的几种方式简单分析一下。

1、任务分配
任务分配的意思是指每台机器都可以处理完整的业务任务，不同的任务分配到不同的机器上执行。

如图1 台服务器演变为 2 台服务器后，架构上明显要复杂多了，主要体现在：
1、需要增加一个任务分配器，这个分配器可能是硬件网络设备（例如，F5、交换机等），可能 是软件网络设备（例如，LVS），也可能是负载均衡软件（例如，Nginx、HAProxy），还可 能是自己开发的系统。选择合适的任务分配器也是一件复杂的事情，需要综合考虑性能、成 本、可维护性、可用性等各方面的因素。
2、任务分配器和真正的业务服务器之间有连接和交互（即图中任务分配器到业务服务器的连接 线），需要选择合适的连接方式，并且对连接进行管理。例如，连接建立、连接检测、连接 中断后如何处理等。
3、任务分配器需要增加分配算法。例如，是采用轮询算法，还是按权重分配，又或者按照负载 进行分配。如果按照服务器的负载进行分配，则业务服务器还要能够上报自己的状态给任务 分配器。

假如继续提高性能，那么任务分配器由于瓶颈问题也需要增多，如图：

1、任务分配器从 1 台变成了多台（对应图中的任务分配器 1 到任务分配器 M），这个变化带来 的复杂度就是需要将不同的用户分配到不同的任务分配器上（即图中的虚线“用户分配”部 分），常见的方法包括 DNS 轮询、智能 DNS、CDN（Content Delivery Network，内容 分发网络）、GSLB 设备（Global Server Load Balance，全局负载均衡）等。
2、任务分配器和业务服务器的连接从简单的“1 对多”（1 台任务分配器连接多台业务服务 器）变成了“多对多”（多台任务分配器连接多台业务服务器）的网状结构。
3、 机器数量从 3 台扩展到 30 台（一般任务分配器数量比业务服务器要少，这里我们假设业务 服务器为 25 台，任务分配器为 5 台），状态管理、故障处理复杂度也大大增加。

上面这两个例子都是以业务处理为例，实际上“任务”涵盖的范围很广，可以指完整的业务处 理，也可以单指某个具体的任务。例如，“存储”“运算”“缓存”等都可以作为一项任务，因 此存储系统、运算系统、缓存系统都可以按照任务分配的方式来搭建架构。此外，“任务分配 器”也并不一定只能是物理上存在的机器或者一个独立运行的程序，也可以是嵌入在其他程序中 的算法，例如 Memcache 的集群架构。

2、任务分解

通过任务分配的方式，我们能够突破单台机器处理性能的瓶颈，通过增加更多的机器来满足业务 的性能需求，但如果业务本身也越来越复杂，单纯只通过任务分配的方式来扩展性能，收益会越 来越低。

1、提升任务性能关键点：
简单的系统更加容易做到高性能
系统的功能越简单，影响性能的点就越少，就更加容易进行有针对性的优化。而系统很复杂的情 况下，首先是比较难以找到关键性能点，因为需要考虑和验证的点太多；其次是即使花费很大力 气找到了，修改起来也不容易，因为可能将 A 关键性能点提升了，但却无意中将 B 点的性能降 低了，整个系统的性能不但没有提升，还有可能会下降。
2、可以针对单个任务进行扩展
当各个逻辑任务分解到独立的子系统后，整个系统的性能瓶颈更加容易发现，而且发现后只需要 针对有瓶颈的子系统进行性能优化或者提升，不需要改动整个系统，风险会小很多。以微信的后 台架构为例，如果用户数增长太快，注册登录子系统性能出现瓶颈的时候，只需要优化登录注册 子系统的性能（可以是代码优化，也可以简单粗暴地加机器），消息逻辑、LBS 逻辑等其他子系 统完全不需要改动。

总结：

硬件角度-垂直维度可包括以下措施：
增大内存减少I/O操作
更换为固态硬盘（SSD）提升I/O访问速度
使用RAID增加I/O吞吐能力
置换服务器获得更多的处理器或分配更多的虚拟核
升级网络接口或增加网络接口

操作系统-水平维度可包括以下措施：
功能分解：基于功能将系统分解为更小的子系统
多实例副本：同一组件重复部署到多台不同的服务器
数据分割：在每台机器上都只部署一部分数据

垂直维度方案比较适合业务阶段早期和成本可接受的阶段，该方案是提升性能最简单直接的 方式，但是受成本与硬件能力天花板的限制。
水平维度方案所带来的好处要在业务发展的后期才能体现出来。起初，该方案会花费更多的 硬件成本，另外一方面对技术团队也提出了更高的要求；但是，没有垂直方案的天花板问 题。一旦达到一定的业务阶段，水平维度是技术发展的必由之路。