如何做好一份“系统设计“文档
文章目录
- 前言
- 一、文档结构
- 二、关键内容要点
- 2.1 系统概述
- 2.1.1 系统要解决的问题
- 2.1.2 核心功能与价值主张
- 2.1.3 系统边界(In-Scope & Out-of-Scope)
- 2.1.4 系统关键指标(可选)
- 2.1.5 预期用户与利益相关者
- 2.2 架构设计
- 2.2.1 架构图(基于C4模型)
- 2.2.2 主要组件及职责
- 2.2.3 组件交互方式
- 2.2.4 设计决策与权衡
- 2.2.5 架构图示例(文字描述)
- 2.3 数据设计
- 2.3.1 数据模型(ER图与类图)
- 2.3.2 数据库选型及理由
- 2.3.3 数据流描述
- 2.3.4 数据量预估与增长策略
- 2.4 接口设计
- 2.4.1 API规范
- 2.4.2 接口协议和数据格式
- 2.4.3 错误处理机制
- 2.4.4 版本控制策略
- [2.1.0] - 2023-05-15
- Added
- Deprecated
- 三、最佳实践
- 四、工具推荐
- 五、常见错误避免
- 献给读者
前言
系统设计文档是软件开发过程中至关重要的交付物,它清晰地描述了系统的架构、组件和交互方式。以下是如何创建一份高质量系统设计文档的指南:
一、文档结构
一份完整的系统设计文档通常包含以下部分:
-
标题页:项目名称、版本、日期、作者。例如:
-
修订历史:记录文档的变更。例如:
-
-
目录:便于导航。例如:
-
引言:目的、范围、读者对象。例如:
-
系统概述:高层次描述
-
设计考虑:假设、约束、依赖
-
架构设计:系统架构图、组件描述
-
数据设计:数据模型、存储方案
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接口设计:API、用户界面
-
非功能性需求:性能、安全、可扩展性等
-
部署方案:环境需求、部署架构
-
测试策略:测试方法概述
-
附录:术语表、参考资料
二、关键内容要点
2.1 系统概述
2.1.1 系统要解决的问题
本系统旨在解决 [简要描述核心问题],当前行业或业务面临的挑战包括:
-
问题1(如:数据孤岛、低效的人工流程、高延迟响应、安全漏洞等)
-
问题2(如:缺乏可扩展性、用户体验差、维护成本高等)
-
问题3(如:多系统集成困难、数据分析能力不足等)
例如,如果设计的是一个电商订单处理系统,问题可能是:
“当前订单处理依赖人工审核,导致高峰期延迟严重,错误率高,且无法实时跟踪库存变化,影响客户体验和运营效率。”
2.1.2 核心功能与价值主张
本系统的主要功能包括:
(1) 核心功能
-
功能1(如:自动化订单处理)
-
描述:系统自动接收、验证并处理订单,减少人工干预。
-
价值:提高处理速度,降低错误率。
-
-
功能2(如:实时库存管理)
-
描述:与仓储系统集成,实时更新库存状态。
-
价值:避免超卖,优化供应链管理。
-
-
功能3(如:智能风控与支付审核)
-
描述:基于规则引擎和机器学习检测欺诈交易。
-
价值:降低欺诈风险,提高交易安全性。
-
(2) 价值主张
-
业务价值(如:提高订单处理效率30%,减少人工成本20%)
-
技术价值(如:采用微服务架构,支持高并发和灵活扩展)
-
用户体验(如:提供实时订单状态跟踪,提升客户满意度)
2.1.3 系统边界(In-Scope & Out-of-Scope)
明确系统的范围有助于避免需求蔓延,并聚焦核心功能。
(1) 包含的内容(In-Scope)
✅ 核心业务流程(如:订单创建、支付处理、库存扣减)
✅ 关键集成点(如:与支付网关、物流系统的API对接)
✅ 数据管理(如:订单数据存储、用户行为日志)
✅ 安全与合规(如:数据加密、GDPR合规性)
(2) 不包含的内容(Out-of-Scope)
❌ 非核心功能(如:用户社交互动、广告推荐系统)
❌ 第三方系统内部逻辑(如:支付网关的具体风控策略)
❌ 超出当前阶段的需求(如:AI驱动的动态定价,可能在未来迭代中实现)
2.1.4 系统关键指标(可选)
-
性能:支持每秒 X 个并发请求,平均响应时间 < Y ms
-
可用性:99.9% SLA(全年宕机时间 < 8.76小时)
-
数据规模:预计日均订单量 10万+,存储 TB级 数据
2.1.5 预期用户与利益相关者
-
最终用户(如:消费者、商家、客服人员)
-
管理员(如:运营团队、风控审核员)
-
技术团队(如:开发、运维、测试)
总结:系统概述部分应清晰定义 问题、功能、价值、边界,确保所有利益相关者对系统的目标和范围达成一致。
2.2 架构设计
2.2.1 架构图(基于C4模型)
本系统采用 分层架构 和 微服务设计模式,确保高内聚、低耦合。架构图按 C4模型 分解如下:
(1) 上下文图(L1 - System Context)
-
核心系统 与外部依赖的关系:
-
用户(Web/App) → 本系统(订单处理)
-
支付网关(如支付宝、Stripe) ←→ 支付服务
-
库存系统 ←→ 库存管理服务
-
物流系统(如顺丰、FedEx) ←→ 物流调度服务
-
-
(2) 容器图(L2 - Containers)
-
前端:Web(React/Vue)、Mobile(iOS/Android)
-
API网关(Kong/Spring Cloud Gateway):路由、认证、限流
-
微服务集群:
-
订单服务(Order Service):处理订单生命周期
-
支付服务(Payment Service):对接第三方支付
-
库存服务(Inventory Service):实时库存管理
-
物流服务(Shipping Service):生成运单、跟踪物流
-
-
数据存储:
-
关系型数据库(MySQL/PostgreSQL):订单核心数据
-
缓存(Redis):热点数据加速
-
消息队列(Kafka/RabbitMQ):异步解耦
-
(3) 组件图(L3 - Components)
以 订单服务 为例:
-
Order Controller:接收HTTP请求
-
Order Processor:业务逻辑(创建/取消订单)
-
Payment Client:调用支付服务
-
Inventory Client:扣减库存
-
Event Publisher:发送订单事件至消息队列
(4) 类图(L4 - Code)
- UML类图 展示关键类关系(如 Order、Payment、Inventory 的关联)
2.2.2 主要组件及职责
组件 | 职责 | 技术栈 |
---|---|---|
API网关 | 路由、认证、日志、限流 | Spring Cloud Gateway |
订单服务 | 创建/查询/取消订单,状态机管理 | Spring Boot |
支付服务 | 支付处理、退款、对账 | 对接Stripe/Alipay SDK |
库存服务 | 实时库存扣减、库存预警 | Redis + MySQL |
物流服务 | 运单生成、物流状态同步 | 第三方物流API |
消息队列 | 异步处理订单事件(如支付超时检查) | Kafka |
监控告警 | 指标收集(Prometheus)、日志(ELK) | Grafana + Alertmanager |
2.2.3 组件交互方式
(1) 同步交互(HTTP/gRPC)
- 用户下单流程:
-
前端 → API网关 → 订单服务(创建订单)
-
订单服务 → 支付服务(预支付)
-
支付服务 → 第三方网关(实际扣款)
-
支付服务 → 订单服务(更新支付状态)
(2) 异步交互(消息队列)
- 库存扣减与物流触发:
-
订单服务发布 OrderCreated 事件至Kafka
-
库存服务消费事件 → 扣减库存
-
物流服务消费事件 → 生成运单
(3) 数据流
-
读写分离:
-
写操作 → MySQL(强一致性)
-
读操作 → Redis缓存(高性能)
-
2.2.4 设计决策与权衡
-
选择微服务而非单体:
-
✅ 优点:独立扩展、技术异构性
-
❌ 缺点:分布式事务(通过Saga模式补偿)
-
-
数据库选型:
- MySQL(订单强一致性) + Redis(库存高频读写)
-
消息队列选型:
- Kafka(高吞吐) vs RabbitMQ(低延迟)
2.2.5 架构图示例(文字描述)
[用户] → [Web/Mobile] → [API Gateway] ↓ [Order Service] ←→ [Payment Service] ↓
[Kafka] ← OrderCreated → [Inventory Service] ↓ [Shipping Service]
工具推荐:
-
绘图工具:Draw.io(C4模板)、PlantUML(代码生成UML)
-
架构决策记录(ADR):记录技术选型原因
总结:架构设计需明确 分层、组件职责、交互方式,并通过可视化工具(如C4/UML)传达设计意图,确保团队理解一致。
2.3 数据设计
2.3.1 数据模型(ER图与类图)
ER图(实体关系图)核心实体
类图(核心领域模型)
// 领域模型示例代码
public class Order {private Long id;private Customer customer;private List<OrderItem> items;private Payment payment;private OrderStatus status;private LocalDateTime orderDate;// getters/setters
}public class OrderItem {private Long id;private Product product;private int quantity;private BigDecimal price;// getters/setters
}public enum OrderStatus {CREATED, PAID, SHIPPED, COMPLETED, CANCELLED
}
2.3.2 数据库选型及理由
类型 | 方案 | 版本推荐 | 关键特性 |
---|---|---|---|
关系型 | PostgreSQL | 14+ | 分区表、并行查询、JIT编译 |
缓存 | Redis | 6.2+ | 多线程IO、RedisJSON模块支持 |
搜索 | Elasticsearch | 7.x | 向量搜索、SQL查询接口 |
分析 | ClickHouse | 22.3+ | 物化视图、实时数据摄入 |
-- PostgreSQL示例表结构
CREATE TABLE orders (id BIGSERIAL PRIMARY KEY,customer_id BIGINT REFERENCES customers(id),total DECIMAL(10,2),status VARCHAR(20),created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);-- Redis库存操作示例
Jedis jedis = new Jedis("redis-host");
jedis.set("inventory:1001", "50");
Long remaining = jedis.decr("inventory:1001");
2.3.3 数据流描述
关键数据流
- 订单创建流:
# 伪代码示例
def create_order(order_data):# 1. 写入订单主表db.execute("INSERT INTO orders VALUES(...)")# 2. 扣减库存(Redis原子操作)redis.decr(f"inventory:{product_id}")# 3. 发送支付事件kafka.produce("payment_events", json.dumps({"order_id": order.id,"amount": order.total}))
- 支付状态更新流:
2.3.4 数据量预估与增长策略
容量规划
// 数据量预估模型
const DAILY_ORDERS = 100000; // 日订单量
const ORDER_SIZE_KB = 10; // 单订单大小// 年数据量计算
const yearlyDataGB = (DAILY_ORDERS * 365 * ORDER_SIZE_KB) / (1024 * 1024);
console.log(`年数据量: ${yearlyDataGB.toFixed(2)} GB`);
// 输出: 年数据量: 347.85 GB
增长策略
- 分库分表:
// 订单表按用户ID分片
ShardingKey shardingKey = new ShardingKey(userId % 16);
orderRepository.save(order, shardingKey);
- 冷热分离:
-- 将3个月前的订单归档
CREATE TABLE orders_archive (LIKE orders);
INSERT INTO orders_archive
SELECT * FROM orders WHERE created_at < NOW() - INTERVAL '3 months';
-
数据生命周期:
┌─────────────┬──────────────────────┐
│ 数据类型 │ 保留策略 │
├─────────────┼──────────────────────┤
│ 热订单数据 │ PostgreSQL (6个月) │
│ 温订单数据 │ S3 + Athena (2年) │
│ 冷订单数据 │ Glacier (5年) │
└─────────────┴──────────────────────┘ -
索引优化:
-- 常用查询索引
CREATE INDEX idx_orders_user_status ON orders(customer_id, status);
CREATE INDEX idx_orders_date ON orders(created_at);
关键设计决策
-
最终一致性:库存扣减采用Redis+异步MySQL更新
-
读写分离:报表查询走只读副本
-
数据加密:PCI数据使用Vault加密存储
-
备份策略:每日全量备份+WAL日志
通过以上设计,系统可支持:
-
1000+ TPS的订单创建
-
毫秒级库存查询
-
线性扩展的存储能力
2.4 接口设计
2.4.1 API规范
RESTful API 设计
### 创建订单
POST /api/v1/orders HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {token}{"items": [{"product_id": "1001","quantity": 2}],"shipping_address": "123 Main St"
}### 查询订单
GET /api/v1/orders/{order_id} HTTP/1.1
Accept: application/json
GraphQL 示例
query GetOrder($id: ID!) {order(id: $id) {idstatusitems {product {nameprice}quantity}}
}mutation CreateOrder($input: OrderInput!) {createOrder(input: $input) {idstatus}
}
2.4.2 接口协议和数据格式
协议类型 | 内容格式 | 编码 | 使用场景 |
---|---|---|---|
HTTPS | JSON | UTF-8 | 主要业务接口 |
WebSocket | Protocol Buffers | Binary | 实时通知 |
gRPC | Protobuf | Binary | 服务间通信 |
JSON Schema 示例:
{"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#","type": "object","properties": {"order_id": {"type": "string","format": "uuid"},"status": {"type": "string","enum": ["CREATED", "PAID", "SHIPPED"]}},"required": ["order_id", "status"]
}
2.4.3 错误处理机制
标准错误响应
{"error": {"code": "INVALID_PAYMENT","message": "支付金额不匹配","details": {"expected": 100.00,"actual": 95.50},"trace_id": "abc123-xzy456"}
}
HTTP状态码映射
错误类型 | 状态码 | 错误码示例 |
---|---|---|
客户端错误 | 400 | VALIDATION_ERROR |
未授权 | 401 | AUTH_REQUIRED |
禁止访问 | 403 | PERMISSION_DENIED |
资源不存在 | 404 | ORDER_NOT_FOUND |
服务端错误 | 500 | INTERNAL_ERROR |
2.4.4 版本控制策略
版本管理方式
- URI版本控制:
/api/v1/orders
/api/v2/orders
- 请求头版本控制:
GET /api/orders HTTP/1.1
Accept: application/vnd.company.api+json;version=2
- 语义化版本规则:
-
MAJOR: 不兼容的API修改
-
MINOR: 向后兼容的功能新增
-
PATCH: 向后兼容的问题修正
版本过渡方案
接口变更日志示例
[2.1.0] - 2023-05-15
Added
- 订单新增
estimated_delivery_time
字段
Deprecated
v1
版本将于2023-12-31停止维护
最佳实践
-
使用Swagger/OpenAPI进行接口文档化
-
为所有接口编写自动化测试用例
-
重大变更提供至少6个月的过渡期
-
监控接口弃用情况,及时通知调用方
三、最佳实践
-
明确受众:技术团队、产品经理、运维人员可能有不同需求
-
保持简洁:避免过度详细,聚焦关键决策
-
使用可视化:一图胜千言,合理使用图表
-
记录决策:说明为什么选择特定方案
-
版本控制:与代码一样管理文档版本
-
保持更新:设计变更时同步更新文档
-
评审流程:让相关方评审设计文档
四、工具推荐
-
绘图工具:Draw.io、Lucidchart、PlantUML
-
文档工具:Confluence、Markdown、Google Docs
-
架构工具:C4 Model、ArchiMate
-
版本控制:Git、GitHub/GitLab
五、常见错误避免
-
过于技术性或过于抽象
-
忽略非功能性需求
-
不考虑可扩展性和维护性
-
不记录设计决策的原因
-
缺乏实际约束考虑(如预算、时间)
献给读者
💯 计算机技术的世界浩瀚无垠,充满了无限的可能性和挑战,它不仅是代码与算法的交织,更是梦想与现实的桥梁。无论前方的道路多么崎岖不平,希望你始终能保持那份初心,专注于技术的探索与创新,用每一次的努力和进步书写属于自己的辉煌篇章。
🏰在这个快速发展的数字时代,愿我们都能成为推动科技前行的中坚力量,不忘为何出发,牢记心中那份对技术执着追求的热情。继续前行吧,未来属于那些为之努力奋斗的人们。