产品经理在中后台产品架构设计中的心得体会

引言产品经理在不断探索新的领域和学习新知识的过程中，对于软件工程和架构设计的理解逐渐加深。本文将分享作者在中后台产品工作中积累的经验和见解。

软件工程与架构设计的理解在负责中后台产品的过程中，作者逐渐对软件工程和架构设计有了更深入的认识。这不仅包括了对技术细节的掌握，也涉及到了项目管理和团队协作的层面。

技术知识体系的补充为了更好地适应工作需求，作者补充学习了以下技术知识体系：- 微服务架构：一种将大型应用拆分成小型服务的架构模式，以提高系统的可维护性和可扩展性。- 中台体系：一种企业级架构理念，旨在通过共享服务和数据，实现业务的快速响应和创新。- 领域驱动设计：一种软件开发方法，强调以业务领域为中心，通过领域模型来指导软件设计。

架构设计心得在过往的架构设计工作中，作者总结了以下几点心得：1. 明确业务目标：在设计之初，要清楚地定义产品的目标和业务需求。2. 合理划分服务边界：在微服务架构中，合理划分服务边界是保证系统灵活性和可维护性的关键。3. 重视数据治理：中台体系的构建需要重视数据的统一管理和治理。4. 持续迭代与优化：产品架构设计是一个持续迭代的过程，需要根据反馈不断优化。

结语通过不断的学习和实践，产品经理可以更深入地理解中后台产品的架构设计，从而更好地推动产品的创新和发展。

软件工程与产品架构设计心得

一、个人背景在2009至2013年期间，我在北航攻读软件工程专业。当时对软件工程和计算机科学的区别认识不深，但认为软件工程可能相对轻松。本科期间，我学习了C++、数据结构、算法导论等基础课程，并在移动互联网和创业浪潮中，以产品经理的身份步入职场。

二、工作经历工作几年来，我涉足了产品、设计、运营等多个领域，从客户端到后端，再到架构和管理，负责过完整的产研团队。业务涵盖2C、2B等方向，包括数字城市、物联网、SCRM等多个领域。

三、知识体系拓展在中后台产品工作中，我对软件工程和架构设计有了更深入的理解，并学习了微服务架构、中台体系、领域驱动设计等技术知识。

四、学习资料推荐以下是一些有助于产品架构设计的学习资料：

关于产品- 徐峰的《有效需求分析》- 产品经理认证（NPDP）知识体系指南

关于设计- 设计工具：Ant Design、Kitchen、Sketch、语雀- Ant Design 设计工程化- 设计原则、设备模式、设计资产- 四表一局：图表、表单、列表、表格和布局- 知识图谱：AntV 图谱可视化设计- 阿里云 CADT 云架构设计工具（访问阿里云）

关于技术- 《程序员的三门课》- 《软件设计的哲学》- 《从零开始学架构》- 《持续演进的Cloud Native：云原生架构下微服务最佳实践》- 软件架构编年史（译）

关于DDD领域驱动设计- 《代码精进之路：从码农到工匠》- 构建领域驱动设计知识体系- 深度解析DDD中台和微服务设计- 《中台架构与实现：基于 DDD 和微服务》- 有赞零售中台建设方法的探索与实践

关于数据中台- 郭忆的数据中台实战课

五、内容结构本文将围绕业务认知、软件工程、架构设计、领域驱动设计、中台体系、参考产品方案等方面展开，重点梳理骨干知识体系，具体细节可参考上述资料。

1. 业务认知业务是所有一切的根源。

在构建产品的过程中，业务、产品、设计和技术是四个核心支柱。它们共同构成了产品开发的框架，并且相互依赖。以下是对这些元素的详细阐述：

1. 产品开发的四个核心元素

• 业务：定义了需要解决的问题和目标市场。- 产品：提供了针对业务问题的解决方案。- 设计：确保解决方案的用户体验和界面美观。- 技术：支撑设计和产品功能的实现。

2. 产研团队的角色

• 业务负责人：负责理解市场需求和业务目标。- 产品经理：定义产品特性和优先级。- 设计师：创造用户界面和体验。- 工程师：开发和维护产品技术架构。

3. 上下游关系与产品架构

• 产品的设计依赖于业务需求，而技术和设计又依赖于产品定义。- 业务变动是推动产品更新的主要动力。- 良好的产品架构应能够迅速适应业务需求的变化。

4. 知识在产品开发中的作用

• 以电商平台为例，需要了解电商业务的各个方面，如选品、采购、仓库管理、营销策略、订单处理、物流配送和售后服务等。- 团队成员必须具备相应领域的专业知识，以确保业务的顺利执行。 通过以上结构化的内容，我们可以看到产品开发的复杂性和多维度要求。每个元素和角色都是相互联系的，共同推动产品向前发展。
  
  知识获取的途径多种多样，包括阅读书籍、研究行业竞品、咨询专家等。其中，研究竞品能够快速获得直观信息，而专家咨询则有助于避免走弯路。然而，从知识结构化的角度来看，书籍作为系统性学习的工具，提供了完整的知识体系，这在互联网行业的发展中尤为明显，垂直领域的专业书籍日益丰富，大大降低了获取知识的难度。

知识积累：从抽象到具体

我们通常使用思维导图等工具来描述知识，其过程是从抽象概念到具体细节。我们对业务领域的理解往往是从主要概念开始，逐步深入到子模块，最终到达具体细节。从小到大，我们积累了大量知识，但很难记住每一个细节。整个知识体系就像一张脉络图，我们主要记住了主要概念和关键细节。当需要深入了解某个特定细节时，由于我们对主要概念有清晰的认识，可以迅速定位到相关信息。

在进行业务操作时，我们通常倾向于招聘具有相关业务经验的人才。业务领域知识对多个方面都有深远的影响，包括运营、产品、技术以及设计。以下是对这些影响的具体分析：

1. 运营知识：不同平台的运营策略和方法存在差异。例如，电商平台与社交平台在用户互动、促销活动等方面有不同的运营重点。2. 产品知识：不同领域的产品功能和特性大相径庭。电商平台的产品可能更注重交易流程和用户体验，而社交平台的产品则可能更侧重于社交互动和内容分享。3. 技术知识：技术挑战因业务领域而异。电商平台可能需要处理大量的交易数据和高并发访问，而社交平台可能需要解决信息流的实时性和个性化推荐问题。4. 设计知识：设计上的差异体现在风格和细节上。电商平台的设计可能更注重商品展示和购买流程的清晰性，社交平台的设计则可能更强调用户界面的互动性和个性化。 通过上述分析，我们可以看出，业务领域的知识对于岗位的专业性和工作的高效性至关重要。
   
   在现代企业运作中，知识管理与团队分工是提升效率的关键。面对庞大的业务知识体系，我们无法期待每个团队成员都能全面掌握。为此，我们可以采取两种策略：
2. 建立知识库：通过创建一个集中的知识库，实现团队成员之间的知识共享。这不仅能够扩大个人的知识视野，还能促进团队协作和知识更新。
3. 职能分工细化：通过细化职能分工，减少每个成员在完成特定任务时所需的知识量，从而降低认知负担，提高工作效率。 为了更系统地管理和应用知识，我们可以采用以下结构对知识体系进行拆分：

• 横向维度：涉及业务、产品、设计和技术等多个方面。- 纵向维度：从架构到模块，再到细节，逐层深入。 通过这种横向与纵向的结合，我们能够构建出一个清晰的知识体系框架，帮助团队成员更高效地定位和应用相关知识。例如，一个团队成员可能只需要专注于技术领域的某个模块，而不必深入了解其他领域的全部细节。 这种结构化的拆分不仅有助于知识的系统化管理，还能促进团队成员的专业成长，使每个人都能在自己擅长的领域内发挥最大的潜力。
  
  在现代企业中，团队的知识体系构建对于产品开发和创新至关重要。以下是对团队知识体系构建的分析：

1. 知识体系的纵向构建- 架构师：掌握宏观框架性知识，了解重点功能细节。- 技术经理：协调团队，确保技术实施与业务目标一致。- 工程师：专注于具体功能，掌握全部细节知识。

这种分工模式确保了团队成员能够专注于与其工作直接相关的知识领域。

2. 知识体系的横向协同- 业务、产品、设计、技术等不同职能岗位间的协同合作是产品深化的关键。- 跨职能的知识体系碰撞融合，促进了创新思维的形成。- 相同的业务领域知识背景，有助于团队成员之间的沟通与理解。

3. 内聚知识的功能特性团队- 传统的职能型团队组织模式存在一些挑战： - 知识瓶颈：团队负责人成为知识传递的瓶颈。 - 认知偏差：缺乏跨部门的知识共享，容易导致理解上的偏差。 - 知识弥散：功能模块的人员配合不稳定，导致知识分散，难以形成完整的知识体系。

为了解决这些问题，团队需要构建一个更加内聚和协同的知识体系，以促进团队成员之间的知识共享和创新能力的提升。

在大型团队管理中，采用功能特性式划分虚拟团队是一种有效的实践方案。这种方式有助于每个团队成员对负责的业务板块拥有相似的业务认知，从而更有利于业务的推进和深化。以下是对这种管理实践的详细阐述：

1. 团队划分 - 根据功能特性，将团队划分为不同的小组，每个小组专注于特定的业务领域。
2. 业务认知 - 团队成员对各自负责的业务板块有相似的业务认知，这有助于提高团队的协作效率。
3. 业务推进 - 团队成员在对业务有共同理解的基础上，可以更有效地推进业务发展。

• 持续迭代 - 在业务可拆分的情况下，持续迭代成为可能，团队能够不断优化和改进业务流程。

5. 职能线管理 - 职能线负责跟踪人员管理和专业培养，确保团队成员的专业成长和团队的长期发展。
6. 实践方案的优势 - 这种管理实践方案能够提高团队的工作效率，促进业务的持续发展和创新。
   

产品架构与功能设计

产品架构与功能设计是将业务知识转化为软件解决方案的过程。这一过程需要深入理解业务需求，并通过软件研发实现这些需求。在软件工程中，区分了问题域和解决方案域，明确问题域是设计满足需求产品的关键。

软件工程概述

起源

软件工程的起源可以追溯到20世纪60年代。当时，计算机技术的快速发展使得软件系统规模和复杂度急剧增加。早期软件开发主要依赖个人或小团队，他们通常采用充满黑客精神的Code&Fix模式。但随着大型软件项目的出现，这种模式暴露出许多问题，如项目延期和质量问题，这被称为软件危机。为了解决这些问题，1968年和1969年召开了两次NATO会议，提出了软件工程的概念。

发展过程

大爆炸模型

在软件工程的早期，由于以个人或小团队为主，软件开发常采用Code&Fix模式，即在封闭开发一段时间后突然发布结果，这种模式被称为大爆炸模型。这种方式虽然有时能带来惊喜，但也存在很大的风险。

问题域与解决方案域

• 问题域：指的是需要解决的业务问题和需求。- 解决方案域：指的是为满足问题域需求而设计的软件解决方案。 了解和区分这两个领域对于正确定义问题和设计合适的解决方案至关重要。

结构化设计

随着软件工程的发展，人们开始采用更加结构化的设计方法，以提高软件的可维护性和可扩展性。这包括需求分析、系统设计、编码实现和测试等阶段。

持续演进

软件工程是一个持续演进的领域，随着新技术和方法的出现，软件的开发和维护也在不断改进。

瀑布模型是软件工程中一种经典的开发模式，其灵感来源于传统工程学，如土木工程。在这些领域，人们能够建造宏伟的建筑并管理复杂的功能，这主要得益于在早期阶段进行详尽的设计规划。这种规划有助于避免在施工过程中出现问题。 瀑布模型借鉴了这一思想，强调在进行下一步工作之前，必须先完成前一项工作。如果前一项工作完成得无懈可击，那么后续的流程将会顺利进行。这种模型通常包括需求分析、设计、实现、测试和维护等阶段，每个阶段都有明确的任务和目标。

1. 需求分析：确定软件需要实现的功能和性能要求。
2. 设计：根据需求分析结果，设计软件的架构和详细设计。
3. 实现：编写代码，将设计转化为实际的软件产品。
4. 测试：通过各种测试手段，确保软件满足需求并且没有缺陷。
5. 维护：软件发布后，根据用户反馈进行必要的更新和改进。 瀑布模型的优点在于其结构清晰，易于管理和控制。然而，它也存在一些局限性，如对需求变更的适应性较差，以及在开发过程中可能忽视用户反馈。
   

3）改进瀑布模型

我们很难一开始将设计都做的特别正确，所以会出现到了下一个环节发现需要对上一个环节进行修正，于是对瀑布模型做了改进，允许下一个环节的反馈来修正前一个环节。

在软件开发过程中，我们经常面临设计上的挑战和客户期望的偏差。为了解决这些问题，我们引入了快速原型模型，以低成本验证产品是否满足客户需求。

快速原型模型的作用

快速原型模型是一种在产品开发早期阶段，通过快速构建一个功能简化的版本来测试和验证产品概念的方法。这种方法可以帮助我们：

1. 识别设计缺陷：在早期阶段发现并修正设计上的问题，避免后期的大规模修改。
2. 减少资源浪费：通过在项目初期进行验证，减少因不符合客户预期而导致的资源浪费。
3. 提高客户满意度：通过原型与客户进行沟通，确保最终产品更贴近客户的实际需求。

实施步骤

1. 需求分析：与客户深入交流，明确产品的基本需求和功能。
2. 原型设计：基于需求分析，设计出一个功能简化的原型。
3. 快速开发：利用敏捷开发方法，快速构建原型。
4. 客户反馈：将原型展示给客户，收集他们的反馈和建议。
5. 迭代优化：根据客户反馈，对原型进行迭代优化，逐步完善产品功能。

总结

快速原型模型是一种有效的风险管理和客户需求验证工具。通过这种方法，我们可以在项目早期阶段以较低的成本，快速发现问题并进行调整，从而提高项目成功率和客户满意度。

5）增量与迭代

瀑布式的研发方式，虽然利用了工程化的方式改善了软件研发过程，但没有解决一个问题就是需求的变动。

在软件开发过程中，需求的不断变化是一个常见问题。为了有效应对这种变化，我们可以采用两种策略：增量开发和迭代开发。

增量开发

增量开发的核心思想是将复杂的功能拆分为多个小部分，然后逐个实现它们。这种方法允许我们在开发过程中逐步交付产品，从而降低需求变更带来的风险。

1. 功能拆分：将大功能分解成小模块，便于管理和实现。2. 分批交付：每完成一部分功能，就进行一次交付，确保客户可以尽早看到成果。3. 风险管理：通过分阶段交付，可以及时发现问题并进行调整。

迭代开发

迭代开发则是一种快速交付的方法，它侧重于在较短的时间内实现一个基本功能，然后在此基础上不断优化和完善。

1. 快速原型：首先实现一个简单的版本，确保核心功能可用。2. 持续改进：在原型基础上，根据用户反馈进行迭代，逐步提升产品质量。3. 快速响应：迭代开发允许快速适应需求变化，及时调整开发方向。

应用二八原则

在资源分配上，我们可以利用二八原则，即帕累托原则，来指导我们的开发决策。这意味着我们应该将主要精力放在那些使用频率高的功能上。

• 高频功能优先：识别并优先开发那些被大多数用户频繁使用的功能。- 资源优化：合理分配资源，确保关键功能得到足够的关注和支持。 通过结合增量和迭代开发的方法，以及合理应用二八原则，我们可以更有效地应对需求变化，提高开发效率和产品质量。
  

精益与敏捷的比较

精益和敏捷是两种在现代项目管理和软件开发中广泛使用的方法论。它们虽然在理念上有所相似，但在核心理念上存在明显的差异。

精益方法论

精益方法论的核心在于避免浪费。它强调通过减少不必要的步骤和活动来提高效率和生产力。精益方法论的实施可以帮助组织优化流程，减少成本，并提升客户满意度。

敏捷方法论

敏捷方法论的核心是快速响应变化。它鼓励团队以灵活和快速的方式工作，以适应不断变化的市场需求和技术进步。敏捷方法论特别适用于需要快速迭代和创新的项目。

核心理论与定律

盖尔定律

盖尔定律指出，一个切实可行的复杂系统必然是从简单系统逐步发展而来的。试图从头开始设计一个复杂的系统是不切实际的，因为这样的系统很难通过简单的修修补补来实现可行性。相反，我们应该从一个简单且切实可行的系统开始，逐步发展和完善。 通过遵循盖尔定律，我们可以更好地理解复杂系统的构建过程，并确保系统的可行性和稳定性。

结构化内容

本段内容以结构化的方式呈现了精益与敏捷的基本概念、它们之间的差异以及盖尔定律的核心思想。通过这种方式，读者可以更清晰地理解每种方法论的特点和适用场景。

在产品开发过程中，我们经常采用MVP（最小可行产品）策略，这是一种避免一开始就追求完美，而是先实现基本功能，然后逐步完善的方法。以下是对这一策略的详细阐述：

1. 初步实现：产品开发初期，我们的目标是让产品能够运行起来，而不是追求一个完美的设计。这有助于快速验证产品概念，减少初期投入的风险。
2. 渐进式设计：随着产品运行，我们会逐步引入更好的架构设计，以确保在后续的开发过程中，产品能够持续稳定地发展，而不是每次迭代都需要重构。
3. 避免重复工作：虽然渐进式设计允许我们持续交付价值，但在大型业务中，我们应该避免每一代产品都进行推倒重来的设计。这不仅浪费资源，也会影响产品的稳定性和用户的信任。
4. 持续优化：在产品运行的基础上，我们应该持续地优化和改进产品，以满足用户的需求和市场的变化，同时保持产品架构的灵活性和可扩展性。 通过上述步骤，我们可以确保产品在保持持续交付价值的同时，也能够逐步完善，避免不必要的重构和资源浪费。
   

没有银弹：软件工程的双重复杂性

摘要本文是对软件工程领域中存在的一种普遍观点的探讨，即软件创作包含两个主要部分：本质性工作和附属性工作。文章指出，尽管技术进步可能减少某些困难，但软件工程的核心复杂性是固有的，且难以消除。

1. 软件工程的双重工作软件工程中存在两种工作：本质性工作和附属性工作。本质性工作指的是从抽象问题中发展出具体概念上的解决方案的过程。而附属性工作则涉及将这些概念实现于计算机上时遇到的各种挑战。

2. 本质性工作的复杂性本质性工作是软件工程中最核心的部分，它涉及到创造性思维和问题解决能力。这部分工作的复杂性是固有的，因为每个软件项目都有其独特的需求和约束条件。

3. 附属性工作的挑战附属性工作包括编码、调试和维护等任务。尽管现代工具和技术可以提高效率，但这些任务本身仍然复杂，因为它们需要处理软件与硬件、操作系统和其他软件组件之间的交互。

4. 技术进步与复杂性尽管技术进步带来了许多好处，如自动化测试和更高级的编程语言，但它们主要解决的是附属性工作的复杂性。对于本质性工作的复杂性，技术进步的影响有限。

5. 结论软件工程的复杂性是多维度的，包括技术、管理和创造性等方面。虽然我们可以通过技术手段减轻某些负担，但软件工程的核心挑战——本质性工作的复杂性——仍然是不可避免的。

参考文献- 论文《没有银弹：软件工程的本质性与附属性工作》

在软件开发和业务管理中，我们经常面临复杂性的问题。以下是对复杂性管理的一些思考和策略：

1. 业务复杂度的降低业务本身的复杂度是固有的，但可以通过采用成熟的通用业务方案来降低。例如，电商业务的多个板块已经发展成熟，我们可以利用这些通用方案来减少需要关注的业务范围。

2. DDD与业务域的划分领域驱动设计（DDD）可以帮助我们将业务域分为三类：核心域、支撑域和通用域。资源应重点投入到核心域，而支撑域和通用域可以考虑通过外采标准系统或第三方定制开发来解决。

3. 复杂性守恒定律每个应用程序都有其内在的复杂度，这一复杂度无法完全去除，只能通过调整和平衡来管理。在中后台系统中，表单配置项的简化需要谨慎，因为过度简化可能导致其他问题。功能逻辑的易于理解和解释是更好的解决方案。

4. 人月神话随着团队规模的扩大，沟通成本会显著增加，这可能导致项目延期而非加速。以下是不同规模团队的沟通成本示例：

• 5人团队：10条沟通渠道- 15人团队：105条沟通渠道- 50人团队：1,225条沟通渠道- 150人团队：11,175条沟通渠道

5. 任务的类型与“人月”曲线任务可以根据其是否可以分解以及是否需要沟通分为四种类型，每种类型的“人月”曲线都有所不同：

• 完全可分解任务：如搬砖，增加人手可以加速完成。- 无法分解任务：如怀胎十月，增加人手无法加速。- 需要沟通的可分解任务：沟通成本可能导致效率降低。- 关系复杂的任务：在某些阶段，人手增加可能导致混乱加剧。 通过理解这些原则，我们可以更有效地管理软件开发过程中的复杂性。
  
  软件研发是一项复杂性极高的任务，与简单的体力劳动不同，增加人手并不能直接提升效率。为了应对这种复杂性，我们可以通过以下步骤来降低任务的复杂度：

1. 任务拆分：将大问题拆解成多个小问题，每个小问题相对独立，易于管理和解决。2. 团队划分：根据任务的需要，合理划分团队，确保每个团队专注于其擅长的领域。3. 高内聚：确保每个团队或模块的功能紧密相关，形成一个高内聚的整体，便于维护和升级。4. 低耦合：减少不同团队或模块之间的依赖，降低因一个部分的变动而影响整体的风险。 高内聚低耦合是软件设计中的一项基本原则，它不仅适用于软件架构的设计，同样适用于团队的组织和管理。通过这种方法，我们可以将复杂的大问题分解成多个相对简单的小问题，从而降低整体的复杂度，提高解决问题的效率。
   
   在业务认知方面，通过深入分析业务和知识，我们可以有效地减轻团队成员的认知负担。良好的拆解策略应遵循以下原则：业务子域内的高内聚性以及业务子域间的低耦合性。这样的拆解有助于提高功能特性团队在特定业务领域的协作效率，同时降低不同团队间的沟通成本。 6）康威定律 康威定律指出，产品结构是设计团队沟通结构的反映。这意味着组织结构不仅影响产品的设计和开发，还会对业务、产品、技术、设计等多个领域产生深远的影响。
   

业务架构推导出产品架构，产品架构推导出技术架构和数据架构。 组织架构会对一切造成影响，匹配的组织架构是落地好业务架构和技术架构的重要因素。

软件工程的复杂性管理

软件工程的核心在于如何有效管理复杂性。通过分而治之的方法，将业务和团队进行合理拆分，实现高内聚低耦合，从而降低每个团队成员的认知负担。采用行业内的第三方标准解决方案，是降低复杂性的一个有效策略。

一、依赖与复杂性

《软件设计的哲学》一书强调，复杂性主要来源于依赖和模糊的累积。优秀的设计应使系统结构清晰可见。当组件A依赖于组件B时，A对B的依赖应尽可能简单，以减少A团队的认知负荷。例如，使用Google Analytics的SDK进行数据统计分析，我们只需了解其接口和使用方式，而无需掌握其内部实现。

二、软件研发的演进

软件研发的发展是一个全行业的沉淀过程。最初，数据分析需要自行搭建工具；随后，通过简单的埋点就能使用标准化产品实现。这一过程体现了设计思路和技术方案的共识，以及对行业通用开源方案的复用，最终通过使用第三方产品进一步降低理解难度。

三、架构的探讨

1. 架构的定义

架构是对系统组成部分及其相互关系的描述，它定义了系统的结构和行为。架构设计是确保系统可维护性、可扩展性和性能的关键步骤。

2. 架构的分类

• 微服务架构：将应用拆分成一系列小服务，每个服务实现特定功能，独立部署和扩展。- 模块化架构：将系统划分为多个模块，每个模块负责一部分功能，模块间通过定义良好的接口交互。- 分层架构：将系统分为多个层次，每层负责不同的职责，如表示层、业务逻辑层和数据访问层。

3. 架构的选择

选择适合项目需求的架构至关重要。考虑因素包括团队技能、项目规模、性能要求和可维护性等。

4. 架构的实施

实施架构时，应遵循最佳实践，包括代码重用、服务解耦、持续集成和持续部署等。

结论

软件工程不仅是技术实践，更是对复杂性的管理和控制。通过合理的架构设计和使用第三方标准产品，可以显著提高开发效率和系统质量。

当我们在搜索引擎中输入关键词’架构图’时，映入眼帘的是各式各样、丰富多彩的图表。这些图表通常将整个页面划分为若干小区域，每个区域都包含了特定的内容，并通过箭头线段相互连接，形成了一个整体。那么，架构究竟是什么？根据百度百科的定义，架构是对一个系统结构和组件的详细描述，它能够帮助人们迅速理解整个系统，同时指导后续的详细设计工作。

架构图的特点

1. 结构性：架构图通过划分区域，展示了系统的不同组成部分。2. 组件描述：每个小区域详细描述了系统中的一个组件或模块。3. 联系性：箭头线段表明了组件之间的相互关系和数据流向。

架构图的作用- 快速理解：架构图为人们提供了一个宏观的视角，帮助他们快速把握系统的整体结构。- 指导设计：架构图是设计过程中的重要参考，指导设计者进行细节设计。

架构图的应用- 软件开发：在软件开发过程中，架构图帮助开发者理解系统的高层设计。- 系统规划：在系统规划阶段，架构图用于展示系统的未来蓝图。

通过上述内容，我们可以看出架构图是一种重要的工具，它不仅能够帮助人们理解复杂系统，还能够指导实际的设计和开发工作。

架构的种类概述

在软件开发和系统设计领域，架构是一个核心概念，它定义了系统的不同组成部分及其相互关系。架构的种类繁多，每种架构都针对特定的视角和需求。以下是一些常见的架构类型，以及它们的定义和作用：

1. 方案架构方案架构关注的是系统的整体解决方案，包括系统的目标、功能需求和约束条件。

2. 业务架构业务架构着重于组织的业务流程、信息流和组织结构，以及它们如何支持业务战略。

3. 应用架构应用架构定义了系统中各个应用程序的交互方式，以及它们如何共同实现业务需求。

4. 产品架构产品架构关注的是产品线的组成，以及不同产品之间的关系和如何满足市场需求。

5. 技术架构技术架构描述了系统的技术基础，包括使用的软件、硬件、数据存储和网络通信。

6. 部署架构部署架构涉及到系统如何在物理或虚拟环境中分布和部署，以及如何进行扩展和维护。

7. 信息架构信息架构关注数据的组织和结构，确保信息的有效管理和使用。

每种架构类型都具有其独特的视角和重点，它们共同构成了一个系统的全面视图。理解这些架构类型有助于更好地规划、设计和实施复杂的系统。

架构维度概述

在软件开发和产品设计中，架构设计是核心环节，它决定了产品如何满足用户需求、业务目标以及技术实现。以下是常见的架构维度：

方案架构方案架构主要描述我们提供给客户的解决方案，包括产品功能和解决客户问题的方式。

业务架构业务架构关注于企业的业务流程和模式，明确我们所要实现的业务活动。

应用架构应用架构细分为产品架构和技术架构，描述产品功能实现的方式。

产品架构产品架构定义了产品的功能结构及其相互关系。

技术架构技术架构关注于技术实现，包括微服务、中间件、组件设计等。

信息架构信息架构通过思维导图等形式，展示产品的信息组织和导航结构。

数据架构数据架构描述数据的逻辑模型和物理模型，是数据处理和存储的基础。

部署架构部署架构说明服务在环境中的部署方式。

产品架构设计

产品架构设计始于对业务流程的深入理解，通过梳理和拆解形成多个子问题域。理想的设计是模块化的，能够根据不同需求快速组合和扩展。例如，构建一个商城系统、推荐系统或数据平台，需要对电商、推荐算法、数据管理等多个领域有广泛的视野。

以账号权限系统为例账号权限系统包含账号、用户、组织、角色、权限、日志、审计等众多知识内容。设计时需考虑单点登录、授权等技术实现。

电商系统设计电商系统设计需考虑SKU管理、订单处理、优惠券、退单等业务逻辑，同时还需考虑技术层面的分库分表方案。

设计原则产品架构设计需结合宏观业务理解，将不同能力进行有效拼装。同时，根据业务体量和需求，进行子系统的设计和改造，以适应现有业务体系。

高内聚低耦合优秀的架构设计应实现高内聚低耦合，即子模块能够独立迭代和扩展，而不影响其他模块。

技术架构设计

技术架构设计需在产品架构的基础上，考虑技术实现的可行性和效率。理想状态下，技术架构应与产品架构相匹配，实现高内聚低耦合。

理想与现实技术架构设计需在理想与现实之间找到平衡，确保技术实现既符合业务需求，又能高效运行。

结构性与条理性技术架构设计应具有清晰的结构性和条理性，以支持产品的持续发展和维护。

残酷的现实：

技术架构的演进历程

随着软件行业的快速发展，技术架构也在不断地演进，从最初的单体架构到分层架构，再到微服务架构、事件驱动架构，以及流计算架构。以下是技术架构演进的简要概述：

1. 单体架构单体架构，又称为大泥球架构，是所有功能都集成在一个应用中的架构方式。

2. 分层架构分层架构将应用分为多个层次，例如表示层、业务逻辑层和数据访问层。

3. 微服务架构微服务架构将应用拆分成多个小型、独立的服务，每个服务负责一部分功能。

4. 事件驱动架构事件驱动架构是一种设计模式，应用程序的控制流由事件触发。

5. 流计算架构流计算架构，也称为“万物皆流”，是处理实时数据流的架构方式。

微服务架构的拆解设计微服务架构的拆解设计思路多样，例如账号微服务、订单微服务、工单微服务等。但不合理的设计可能会导致复杂度增加。因此，领域驱动设计（DDD）在2019-2020年变得流行，它可以帮助我们更好地理解业务并进行合理的拆分。

领域驱动设计（DDD）领域驱动设计是一种战略层的设计方法，它强调面向领域进行拆解，将业务、产品和技术的设计思路统一起来。这样，当业务需求变化时，产品和技术的调整可以更加高效。

技术架构设计的基础技术知识对于想要深入理解技术架构设计的读者，推荐阅读以下书籍：

• 覃宇：《软件架构编年史》- 王启军：《持续演进的Cloud Native：云原生架构下微服务最佳实践》- 李运华：《从零开始学架构》 这些书籍将帮助你构建坚实的技术基础，并更好地理解架构设计的重要性。
  

DDD领域驱动设计核心知识点解析

领域驱动设计（DDD）是一种软件开发方法论，它强调以业务领域为中心进行系统设计。以下是对DDD核心知识点的梳理和解析：

统一业务语言统一业务语言是DDD的基石，它要求开发团队和业务团队使用相同的术语来描述业务概念和流程，以减少沟通误差。

问题空间与解决方案空间- 问题空间：指的是业务领域本身，包括业务需求和业务规则。- 解决方案空间：指的是技术实现层面，包括软件设计和架构。

核心域、支撑域、通用域- 核心域：业务中最关键的部分，对业务成功至关重要。- 支撑域：对核心域提供支持，但不直接影响业务成功。- 通用域：在多个业务中普遍存在，通常可以复用。

四色建模法四色建模法是一种通过颜色来区分不同类型模型的方法，有助于清晰地识别和组织模型。

事件风暴事件风暴是一种团队协作的工作坊方式，用于快速识别业务事件和相关业务流程。

限界上下文、聚合根、实体、值对象- 限界上下文：定义了模型的边界，确保模型的一致性。- 聚合根：是聚合的入口，外部对象通过它与聚合内部的对象交互。- 实体：具有唯一标识和生命周期的对象。- 值对象：描述实体的属性，通常没有唯一标识。

领域服务、领域事件、应用服务、BFF层- 领域服务：执行领域逻辑的服务。- 领域事件：领域内发生的事件，触发其他操作。- 应用服务：协调领域对象完成业务流程。- BFF层：Backends For Frontends，为前端提供定制化后端服务。

模型设计误区- 失血模型：模型过于简化，缺乏必要的业务逻辑。- 贫血模型：模型与业务逻辑分离，导致模型不完整。- 充血模型：模型包含业务逻辑，但可能过于复杂。- 胀血模型：模型过于臃肿，难以维护。

CQRS与Event Sourcing- CQRS：命令查询分离，将读写操作分离以提高性能。- Event Sourcing：通过事件来记录状态变化，便于追踪和恢复。

事件消息设计事件消息设计需要自洽，即消息本身能够表达完整的业务逻辑，同时支持回查，以确保数据一致性。

通过以上知识点的梳理，我们可以看到DDD不仅仅是一种技术实践，更是一种思维模式，它要求我们从业务的角度出发，深入理解业务需求，以此来指导软件的设计和实现。

2. 战略设计

统一语言，做领域驱动设计第一步就是拉齐认知，例如账号、用户到底指的是什么，有什么区别；电商系统的用户和论坛中的用户是不是一个用户等等。这样可以避免后续沟通时产生偏差。

问题空间与解决方案空间：

核心域、支撑域、通用域：

限界上下文与微服务拆解：

关于 DDD 领域驱动设计的知识不在此处赘述，阅读推荐资料即可。

3. DDD、中台、微服务间关系

中台体系的构建与实现

一、中台概念解析中台是领域中某一子域的抽象和标准化，其核心在于建立可复用的领域模型。这种模型遵循单一职责原则，确保了模型的清晰性和可维护性。

二、中台与微服务微服务架构是实现中台概念的一种技术手段。通过将业务功能拆分成独立的服务，微服务架构支持了中台的灵活性和扩展性。

三、DDD方法论领域驱动设计（DDD）是一种重要的方法论，它指导了中台业务建模和微服务设计。DDD强调高内聚低耦合，帮助实现业务端到应用端的无缝对接。

四、阿里双中台体系阿里巴巴提出的双中台体系包括业务中台和数据中台，其目的是实现企业能力的复用，以达到降低成本和提高效率的目标。

4.1 业务中台业务中台聚焦于业务流程和服务的标准化，通过整合企业内部的业务能力，为前端业务提供支持。

4.2 数据中台数据中台则侧重于数据的整合和分析，为企业提供数据驱动的决策支持。

五、中台体系的意义中台体系的构建不仅提升了企业的运营效率，也加强了企业对市场变化的响应能力，是现代企业数字化转型的关键步骤。

领域驱动设计（DDD）与业务中台概述

领域驱动设计（DDD）是一种软件设计方法，它通过识别业务核心域、支撑域和通用域，来构建高度模块化的系统。在这种设计思想下，中台架构应运而生，旨在通过模块化和复用性提高企业效率。

中台架构分类

中台架构通常分为以下几类：

• 业务中台：与企业业务高度耦合，通常需要定制开发。- 数据中台：工具型，中度耦合，支持业务中台与其他系统的数据交互。- 技术中台：工具型，低度耦合，提供技术支持。- 身份中台：工具型，中度耦合，管理用户身份和权限。- 低代码中台：工具型，中度耦合，简化应用开发过程。- 物联网中台：工具型，中度耦合，连接和管理物联网设备。- 视觉中台：工具型，中度耦合，处理视觉数据和图像识别。- 算法中台：工具型，低度耦合，提供算法服务。

产品参考清单

以下是一些行业标准产品，它们可以作为中台架构的参考：

身份中台

• Authing：提供身份认证和访问管理解决方案。

数据中台

• 袋鼠云：提供数据治理、数据可视化和数据运维服务。- 阿里云数据中台：为企业提供数据智能解决方案。- 网易易数：专业的私有化大数据平台。- 亿信华辰：提供大数据分析、数据治理和商业智能BI工具。

低代码中台

• 简道云：简化应用开发，快速构建企业应用。- 轻流、宜搭、Mendix、Outsystems：均为低代码开发平台，支持快速应用开发。

物联网中台

• 阿里云物联网平台、UCloud物联网平台：连接和管理物联网设备，提供数据收集和处理服务。

视觉中台

• 萤石云、阿里云视频监控：提供视频监控和图像识别服务。

算法中台

• 阿里云视觉智能开放平台、火山引擎：提供图像识别等算法服务。

数据分析

• 神策数据：提供大数据分析和营销科技解决方案。

效率工程平台

• OnesAI：企业级研发管理平台。

VR拍摄

• Matterport、Insta360、如视：提供VR全景拍摄和数字空间解决方案。

地球可视化

• Mapbox、Cesium、Kepler、Google Earth、Airlook、Maxar：提供地图、3D可视化和地球观测服务。

企业级架构探索

企业级架构探索是一个持续的过程，需要不断地评估和整合新的技术和服务，以适应不断变化的业务需求和技术环境。

八、避免过度抽象

软件工程概述

软件工程是一系列用于设计、开发、测试和维护软件的工程方法和技术。它的核心是管理软件开发过程中的复杂性，确保软件产品能够满足用户需求并且具有高质量。

软件开发模型

• 大爆炸模型：一次性交付所有功能的模型。- 瀑布模型：按阶段顺序进行开发，每个阶段完成后才能进入下一阶段。- 原型模型：先开发一个初步版本，然后根据反馈进行迭代改进。- 增量模型：逐步增加软件功能，每个增量都是可工作的软件版本。- 迭代模型：重复开发周期，每个周期都产生更完善的软件版本。

统一软件开发过程（RUP）RUP是一种迭代和增量的软件开发过程，强调需求管理和风险评估。

精益与敏捷- 精益开发：减少浪费，提高效率。- 敏捷开发：快速响应变化，持续交付价值。

人月神话软件开发不是简单的劳动密集型工作，增加人手并不能线性缩短开发时间。

架构与设计### 架构定义软件架构是软件系统的结构设计，包括组件、它们之间的关系以及环境。

架构种类- 业务架构：关注业务流程和组织结构。- 产品架构：定义产品的功能和特性。- 技术架构：关注技术选型和系统性能。- 设计架构：侧重于用户界面和体验。

领域驱动设计（DDD）- 统一业务语言：团队成员使用统一的语言描述业务需求。- 战略设计与战术设计：区分高层次的业务目标和具体的技术实现。- 问题域与解决方案域：明确业务问题和对应的技术解决方案。- 核心域、支撑域、通用域：区分业务领域的重要性和通用性。- 限界上下文：定义业务概念的边界。

中台体系- 大中台，小前台：集中处理后台逻辑，简化前台交互。- 双中台：业务中台和数据中台，分别处理业务逻辑和数据管理。

企业级通用架构包括业务中台、数据中台、身份中台、低代码中台、物联网中台等，以适应不同业务场景。

技术原则- 分层架构：将系统分为多个层次，每层负责不同的职责。- 微服务架构：将应用拆分为一系列小服务，独立部署和扩展。- 事件驱动架构：基于事件的产生和消费来驱动系统行为。- 流计算架构：处理实时数据流，进行快速计算和分析。

设计原则- SOLID原则：指导面向对象设计的五个基本原则，提高代码的可维护性和扩展性。

复杂性管理- 高内聚，低耦合：模块内部功紧密相关，模块间相互独立。- 康威定律：组织结构会影响系统设计。- 盖尔定律：简单胜于复杂，复杂不是必要的。- 复杂性守恒定律：系统总复杂性不变，只是从一个地方转移到另一个地方。