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在软件架构中,需求分析决定了系统的核心设计方向。

然而,现实中的需求往往存在以下问题:

需求被二次加工:产品经理或业务方可能直接提供“解决方案”(如“我们需要一个聊天功能”),而非原始需求(如“用户需要实时协作沟通”)。

需求边界模糊:未拆分的需求可能导致架构过度耦合,后续难以扩展。

技术可行性被忽视:某些需求在业务层面合理,但技术实现成本极高,需早期识别。

因此,架构师必须像天眼系统一样,穿透表层需求,直达问题本质。

以下为具体的需求分析流程

1 获取表层需求:从产品经理或领导那里输入进来。

2. 刨根问底:挖掘根源需求
2.1 什么是根源需求?
根源需求(Root Requirement)是用户或业务最本质的目标,而非具体实现方式。例如:

表层需求:“我们需要一个消息红点提醒功能。”

根源需求:“用户需要及时感知重要更新,避免遗漏关键信息。”

若架构师仅实现“红点功能”,可能错过更优方案(如推送通知、未读计数等)。

2.2 如何识别根源需求?
5 Why 分析法:

Q1: 为什么需要这个功能? → “提升用户活跃度。”

Q2: 为什么当前活跃度低? → “用户看不到新内容。”

Q3: 为什么用户看不到? → “信息入口太深。”

最终根源需求可能是“优化信息展示层级”,而非单纯增加红点。

用户旅程映射(User Journey Mapping):
通过分析用户完整操作路径,找到痛点。例如,电商App的“购物车流失率高”可能源于结算流程复杂,而非购物车本身设计问题。

业务目标对齐:
与业务方讨论KPI(如留存率、转化率),确保需求与核心指标挂钩,避免“伪需求”。

2.3 案例:某社交App的“已读回执”需求
初始需求:“增加消息已读状态显示。”

根源需求分析:

用户真正诉求:确保消息被对方看到,而非单纯“已读”。

更优方案:

弱化“已读”标签(避免社交压力)。

提供“紧急消息”强提醒功能。

架构影响:

原始方案仅需修改消息状态存储。

优化方案需重构通知系统,但长期体验更佳。

3. 需求拆分与组合:构建清晰边界
3.1 为什么需要拆分需求?
原始需求通常是宏观的,如“做一个电商App”,需拆分为:

用户认证

商品浏览

订单支付

物流跟踪

拆分后,架构师能更精准地:

识别核心模块(如支付必须高可用)。

确定技术边界(如用户认证是否依赖第三方SDK)。

3.2 拆分方法论
业务能力建模(Business Capability Mapping):
将系统分解为独立业务能力单元,例如:

电商核心能力:商品管理、交易、履约。

辅助能力:评论、推荐。

用例(Use Case)分解:
每个功能点拆分为具体交互场景,例如“支付”可拆分为:

正常支付流程

优惠券抵扣

支付失败处理

组合优化:
拆分后的需求需重新组合,确保:

模块间低耦合(如订单系统不直接依赖物流详情)。

粒度适中(如“用户系统”不宜过细,避免微服务过度拆分)。

3.3 案例:短视频App的“视频推荐”需求
原始需求:“提升视频推荐准确率。”

拆分后:

用户兴趣建模(历史行为分析)。

视频内容标签化(NLP处理)。

实时推荐算法(协同过滤+深度学习)。

架构决策:

兴趣建模可离线计算(批处理)。

实时推荐需高性能流处理(如Flink)。

4. 技术方案融合:从需求到可落地架构
4.1 技术可行性评估
需求必须与技术现实结合,例如:

业务需求:“支持千万级并发聊天。”

技术约束:

移动端长连接保活成本高。

需权衡:自研IM vs 第三方服务(如融云)。

4.2 行业方案借鉴
避免重复造轮子,例如:

支付系统可参考支付宝/微信的架构设计。

图片加载可采用Glide/SDWebImage优化策略。

4.3 案例:跨平台移动端架构选型
需求:“iOS/Android双端功能一致,降低开发成本。”

技术方案对比:

方案           优势          风险
原生开发     性能最佳    双倍人力
Flutter         代码复用    生态局限
React Native  热更新    性能瓶颈
最终决策:核心模块用原生,UI密集型页面用Flutter。

最后强调以下:天眼系统的终极目标
需求分析不仅是“收集需求”,而是:

穿透表象,直达本质(根源需求)。

结构化拆分,降低复杂度(模块化)。

技术驱动业务,而非被业务绑架(可行性融合)。

只有具备“天眼”视角的架构师,才能设计出既满足当下,又适应未来的移动端系统。

http://www.dtcms.com/wzjs/829990.html

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