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从“用框架”到“控系统”———架构通用能力（模块边界、分层设计、缓存策略、事务一致性、分布式思维）

news 2025/10/12 6:31:08

在软件架构设计中，通用能力是指那些适用于大多数系统（尤其是大规模、复杂系统）的核心原则和实践。这些能力帮助架构师构建可维护、可扩展、高可靠的系统。

模块边界定义了系统不同组件之间的交互边界，确保模块间松耦合、高内聚。

核心原则：
- 单一职责原则（SRP）：每个模块只负责一个功能，避免“上帝模块”。
- 接口隔离：使用抽象接口（如API契约）定义边界，隐藏内部实现细节。
- 依赖倒置：高层模块不依赖低层模块，而是都依赖抽象。
实际应用：
- 在微服务架构中，使用RESTful API或gRPC作为模块边界，例如电商系统的“用户模块”通过/users/{id}接口暴露服务，内部数据库细节对调用方不可见。
- 示例代码（伪代码）：
```
// 用户模块接口
interface UserService {User getUserById(String id);
}
// 实现类隐藏细节
class UserServiceImpl implements UserService {// 内部使用DAO访问DB
}
```
挑战与解决方案：
- 挑战：边界模糊导致耦合过紧。
- 解决方案：定期进行边界审查，使用工具如ArchUnit（Java）或依赖图分析工具可视化边界。

分层设计将系统分为多层（如表示层、业务层、数据层），促进关注点分离和可测试性。

核心原则：
- 从上到下依赖：上层（如UI）依赖下层（如数据访问），但反之不成立。
- 经典分层：MVC（Model-View-Controller）、DDD（Domain-Driven Design）的四层（应用层、领域层、基础设施层、接口层）。
- 横切关注：日志、异常处理等作为横切层贯穿所有层。
实际应用：
- 在Web应用中：Controller层处理HTTP请求，Service层执行业务逻辑，Repository层操作数据库。
- 示例：Spring Boot项目中，使用@Controller、@Service、@Repository注解实现分层。
挑战与解决方案：
- 挑战：层间调用过多导致性能瓶颈。
- 解决方案：引入DTO（Data Transfer Object）减少数据传输量，并使用AOP（Aspect-Oriented Programming）处理横切逻辑。

缓存用于加速数据访问，减少对后端资源的压力，但需平衡一致性和开销。

核心原则：
- 缓存穿透/击穿/雪崩：穿透（空值缓存）、击穿（热点失效）、雪崩（批量失效）。
- 策略选择：LRU（最近最少使用）、LFU（最少频率使用）、TTL（过期时间）。
- 多级缓存：L1（本地，如Guava Cache）、L2（分布式，如Redis）。
实际应用：
- 在高并发场景下，使用Redis作为L2缓存：先查本地缓存，命中返回；未命中查Redis，再回源DB并写回缓存。
- 示例：电商商品详情页缓存策略——热点商品TTL=5min，冷门商品=1h；使用布隆过滤器防穿透。
挑战与解决方案：
- 挑战：缓存与DB不一致（脏读）。
- 解决方案：Cache-Aside模式（读写双写），结合Canal监听Binlog异步更新缓存。

事务确保操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID），在分布式环境中尤为关键。

核心原则：
- 本地事务：使用数据库的BEGIN/COMMIT/ROLLBACK。
- 分布式事务：2PC（两阶段提交）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、Saga（补偿事务）。
- 最终一致性：CAP定理下，优先可用性而非强一致性。
实际应用：
- 订单系统：本地事务处理库存扣减+支付；分布式下，使用Seata框架实现TCC——Try预扣库存，Confirm确认，Cancel回滚。
- 示例：银行转账——Saga模式：转出方扣款成功后，通知转入方加款；失败则补偿回滚。
挑战与解决方案：
- 挑战：分布式锁开销高，导致性能下降。
- 解决方案：引入消息队列（如Kafka）实现异步补偿，结合幂等性设计（唯一ID）避免重复执行。

分布式思维强调系统在多节点环境下的设计，考虑故障、扩展和一致性。

核心原则：
- CAP定理：一致性（C）、可用性（A）、分区容忍（P）——实际多选AP或CP。
- 服务发现与负载均衡：使用Consul或Eureka注册中心。
- 熔断与降级：Hystrix/Sentinel防止级联故障。
实际应用：
- 构建微服务集群：使用Kubernetes部署，Nginx/Kong作为网关；数据一致性用Event Sourcing（事件溯源）。
- 示例：社交App的点赞系统——异步写到Kafka，消费者分片处理到分库分表。
挑战与解决方案：
- 挑战：网络分区导致数据不一致。
- 解决方案：版本号+乐观锁（CAS），或Gossip协议传播状态；监控工具如Prometheus收集指标。