5 个迹象表明你建造了一个糟糕的架构（以及如何修复它）

在急于交付价值的过程中，开发团队可能会在不知不觉中创建阻碍其长期发展的软件架构。最初，一切似乎都很好 — 功能正在交付、持续集成 (CI) 工作正在完成，产品实际上正在运行。然而，在表面进展的背后，未经检查的复杂性可能会扎根。组件之间最初可管理的交互可能会演变为错综复杂的依赖关系和庞大的系统，从而阻碍敏捷性并减缓创新。过于复杂的流程和不必要的依赖关系会增加复杂性和架构技术债务，造成可维护性的障碍，并使团队在最不合时宜的时候容易遭受挫折。过于复杂的流程和不必要的依赖关系会增加复杂性和架构技术债务，阻碍可维护性，并使团队在最糟糕的时候面临挫折。

本文探讨了五个微妙的警告信号，表明您的软件架构可能不如您想象的那么强大。这些模式是：

通过将这些陷阱与经过验证的架构实践进行对比，本指南提供了切实可行的见解，帮助您重新获得控制权，或者从一开始就永远不会失去控制权。您将学习如何减少依赖性、促进架构可观察性以及制定一个能够促进（而不是抑制）创新的治理计划。在此过程中，我们将揭开常见的反模式的神秘面纱，并展示 Micrometer、vFunction 或 Dash0 等工具如何在控制架构债务方面发挥重要作用。

#1. 无处不在的依赖关系

糟糕的架构

依赖关系是软件架构的隐藏陷阱。当您的系统充斥着依赖关系时（无论是外部库、紧密耦合的模块还是相互依赖的微服务），它都会形成一个难以导航的错综复杂的网络。它们使系统难以在本地调试。每次更改都有可能破坏其他东西。部署需要更多时间，故障排除需要更长时间，级联故障是一个真正的威胁。结果呢？您的团队花费更多时间辛苦工作，而创新时间却更少。

一个典型的例子是“多米诺骨牌效应”，即对共享依赖项的一次更新会导致多个服务或代码区域出现意外故障。一个典型的例子是，当微服务相互依赖性太强时，它们必须一起部署，从而违背了分离的目的。这种脆弱性会抑制可扩展性；它会使您的系统在现代需求的压力下变得脆弱。

良好的建筑

良好的架构通过松散耦合优先考虑模块化，从而最大限度地减少依赖关系。内部组件是独立的，应通过定义良好的 API 进行通信，而外部库则得到精心管理。这使得代码库更简单、测试更快、部署更安全。当依赖项过时或冗余时，模块化还可以更轻松地进行替换或更新，从而控制技术债务。

良好的设计原则（例如领域驱动设计 (DDD) 或依赖倒置原则）可确保系统保持适应性，同时最大限度地减少纠缠。干净的架构使开发人员有信心独立工作，而不必担心意外破坏系统。

但要小心...

减少依赖并不意味着完全消除它们或将系统拆分为纳米服务。通过创建微小的超细粒度服务来过度纠正似乎是一种解决方案，但它往往会导致更大的复杂性。在这种情况下，你会发现自己管理着数十甚至数百个移动部件，每个部件都需要自己的维护、监控和通信开销。

相反，要力求平衡。为微服务建立边界，以促进凝聚力，避免不必要的碎片化。努力实现一种服务高效交互但又不会过度依赖彼此的架构，从而提高系统的灵活性和弹性。

#2. 你的架构并不像你的代码那样清晰

糟糕的架构

仅关注代码质量分数或部署频率等指标可能会让人产生成功的假象。最近的人工智能工具可以生成格式完美、无错误的代码，但它们的输出通常不会解决更深层次的架构缺陷。充斥着循环依赖、紧密耦合的服务或不一致的业务边界的系统会积累人工智能工具无法解决的技术债务。

那些希望通过 AI 快速解决问题的组织经常会发现他们的系统越来越难以维护。随着时间的推移，架构演进过程中缺乏管理和监督会导致交付速度变慢和成本不断上升。您的代码可能单独看起来很干净，但它构建的整体系统却变得脆弱、混乱。

良好的建筑

良好的架构不仅要关注代码的整洁度，还要关注系统的整体健康和可扩展性。组织不能只关注指标，而应该转向工具驱动的治理，实时衡量架构质量。vFunction 的架构可观察性平台等工具使工程团队能够：

Dash0 提供了对现有架构的类似可见性。许多编程语言中都有用于生成类图及其连接的开源工具，例如 Python 的 Pyreverse。高绩效团队专注于构建干净的代码与干净、管理良好的架构相辅相成的系统。

但要小心...

避免过度纠错，因为过于严格地实施治理会扼杀创新。架构必须随着业务需求而发展，过于规范的规则会减慢开发速度或阻碍实验。相反，治理应该作为指导，而不是约束。使用 SonarQube、vFunction 或 Micrometer 等工具，找到适当的平衡，提供可见性和洞察力，而无需微观管理或专注于 100% 代码覆盖率等严格指标。请记住，目标不是完美——而是在控制技术债务和复杂性的同时保持灵活性。

通过将架构视为系统不断发展、可观察的方面，而不是一次性工作，您可以确保长期可维护性并促进创新，而不会牺牲质量。干净的代码和干净的架构相辅相成，支持可持续的软件开发。

#3. 你的代码库是一个黑匣子

糟糕的架构

黑盒代码库是生产力的隐形杀手。如果您的开发团队无法轻松辨别系统的结构、依赖关系或行为，那么每次更改都将成为一场高风险的赌博。调试变成了徒劳无功的事情，添加新功能需要穿越未知的迷宫，扩展也变成了猜测。

这个问题的典型特征是缺乏架构清晰度：代码杂乱无章、相互依赖关系未记录，以及深藏在遗留系统中的复杂行为。团队通常依赖部落知识 — 只有少数高级开发人员真正了解事物的工作原理，而当他们离开时，这种理解也会随之消失。结果呢？开发缓慢、系统脆弱，技术债务成倍增加。

良好的建筑

良好的架构优先考虑透明度和理解。vFunction 或 Dash0 等工具可以让您的架构走出阴影，走进光明。这两种工具都提供架构可观察性功能，帮助您可视化代码库，揭示服务边界、相互依赖关系和效率低下的区域。借助 vFunction，团队可以实时记录复杂的微服务，从而更容易发现错误，并通过支持 Mermaid 等工具（用于序列图）和自动验证实际架构（用于系统建模）来实现架构即代码。

这种可见性使团队能够正面解决架构债务问题。通过识别紧密耦合、过时的模块或不必要的复杂性，您可以就重构、模块化和扩展做出明智的决策。此外，一个记录良好、易于理解的系统可以减少新开发人员的入职时间，并确保即使是复杂的项目也能随着时间的推移保持可管理性。

但要小心...

仅凭可见性并不能解决问题。知道债务在哪里却不解决它，就像诊断出发动机故障却拒绝修理一样。您需要根据这些见解采取行动。重构紧密耦合的组件，整合冗余代码，并减少不必要的依赖关系。

此外，可见性必须与治理框架相结合，以防止同样的问题再次出现。制定架构指南，执行编码标准，并实施自动化测试，以确保您的系统在发展过程中保持可维护性和可扩展性。良好的架构是一个持续的过程，而不是一次性的努力。

#4. 没有治理，没有控制

糟糕的架构

如果没有强大的架构治理，即使是最善意的团队也会无意中造成混乱。在缺乏明确标准和监督的情况下，就会形成孤岛。每个团队都会开发自己的解决方案——不一致地重复使用模式、在不协调的情况下集成新技术、创建黑匣子或在项目之间重复工作。随着时间的推移，这会导致一个充满冗余和复杂性的拼凑架构。

缺乏协调会导致架构蔓延，微服务会因技术债务而失控。更糟糕的是，诊断和解决问题会变成一场艰苦的战斗，因为没有共同的理解或统一的战略来指引方向。

良好的建筑

治理是将架构凝聚在一起的粘合剂。强大的治理计划建立了标准、指南和最佳实践，团队可以遵循这些标准、指南和最佳实践，以一致且高效地构建系统。它确保每个架构决策都符合更广泛的业务目标，并防止微服务不受控制地蔓延。

借助 vFunction 的架构治理解决方案，您可以自动检测架构偏差，从而帮助确保团队与既定模式保持一致。通过提供对系统设计的实时洞察，vFunction 使组织能够监控和执行架构标准，包括确保授权服务通信和保护正确的数据库服务交互而无需人工干预。此外，请考虑创建架构决策记录来记录您的团队内部的决策和讨论。

架构治理不仅是为了防止混乱，还为了实现可扩展性和弹性。有了明确的指导方针，开发人员可以专注于创造价值，同时遵守促进可维护性的护栏。

但要小心...

虽然治理至关重要，但不应以牺牲灵活性或创新为代价。过于严格的治理计划可能会导致瓶颈，减缓开发速度并阻碍实验。开发人员可能会感到受到限制，并开始寻找绕过规则的方法，这只会加剧问题。

关键在于平衡。治理应提供结构，但不能扼杀创造力。通过决策记录传达架构决策。vFunction 的治理工具可以在此方面表现出色，提供随着架构的发展而调整的动态监督。通过集成自动检查和实时指标，vFunction 可确保治理轻量且非侵入性，同时仍保持控制。

将治理视为一种为开发人员提供清晰、共享地图的方式——不是限制他们去哪里，而是帮助他们更智能、更快地导航。

#5. 你生活在一个完全混乱的世界里

糟糕的架构

服务网格（服务过度互连且相互依赖）可能会使开发陷入瘫痪。在这种反模式中，服务之间的通信路径变得非常复杂，以至于系统某个部分发生的微小变化或故障都可能引发整个应用程序的连锁反应。

例如，假设某项服务必须调用其他五项服务才能完成一项事务，而每项服务又依赖于更多下游调用。延迟不断增加，冗余度不断增加，操作复杂度也很高。结果就是，系统更像是流沙，而不是创新的基础。

良好的建筑

良好的架构通过关注清晰、定义明确的服务边界并将服务间通信最小化到绝对必要的程度来避免网格。服务应该具有具体、有凝聚力的职责，确保它们尽可能独立运行。

使用异步通信机制（例如消息队列或事件流）来解耦组件。这种方法不仅可以减少直接依赖，还可以提高容错能力，即使上游或下游组件不可用，服务也可以运行。此外，尽可能将通信设计为单向流动，可以简化依赖管理并确保系统更可预测。

同样，vFunction 可以通过识别和解开这些循环依赖关系来提供关键服务。凭借其映射和分析数据流的能力，vFunction 可以直观地表示服务如何在您的架构中通信。其他针对特定语言（例如 JavaScript）的工具使用 ES Lint 或 Madge 等工具来检测循环依赖关系。对于 Python，Pyreverse 擅长直观地表示模块的循环依赖关系：通过突出显示循环通信路线、过度通信和紧密耦合的组件。从那里，这些见解使团队能够采取纠正措施。

但要小心...

过度沟通有害无益，过度隔离同样有害无益。在没有明确业务需求的情况下完全隔离服务会导致冗余工作、数据不一致以及无法有效共享关键功能。目标是取得平衡 — 减少不必要的依赖，同时确保服务在需要时进行协作。ES Lint、vFunction 和其他工具可以帮助您实现这种平衡。这些见解可确保您的架构在不断发展的同时保持高效和可维护。

将您的服务视为高速公路网络：交通应顺畅，没有不必要的交叉路口或死胡同。借助正确的工具和原则，您可以避免完全网格的陷阱，并构建可扩展且有弹性的架构。

结论

产品的成功取决于它能否支持组织的目标，而不会成为瓶颈。在本文中，我们探讨了不良架构的五个常见迹象，剖析了它们的影响，并展示了解决这些问题的可行步骤。通过专注于减少依赖性、平衡指标、确保代码库的可见性、建立有效的治理和防止完全网格化，您可以将架构转变为创新的坚实基础。

祝您度过愉快的一天！