上两节课中，我们讲了如何针对一个业务系统做需求分析、设计和实现，并且通过一个积分兑换系统的开发，实践了之前学过的一些设计原则。接下来的两节课，我们再结合一个支持各种统计规则的性能计数器项目，学习针对一个非业务的通用框架开发，如何来做需求分析、设计和实现，同时学习如何灵活应用各种设计原则。
话不多说，让我们正式开始今天的内容吧！
项目背景
我们希望设计开发一个小的框架，能够获取接口调用的各种统计信息，比如，响应时间的最大值（max）、最小值（min）、平均值（avg）、百分位值（percentile）、接口调用次数（count）、频率（tps） 等，并且支持将统计结果以各种显示格式（比如：JSON格式、网页格式、自定义显示格式等）输出到各种终端（Console命令行、HTTP网页、Email、日志文件、自定义输出终端等），以方便查看。
我们假设这是真实项目中的一个开发需求，如果让你来负责开发这样一个通用的框架，应用到各种业务系统中，支持实时计算、查看数据的统计信息，你会如何设计和实现呢？你可以先自己主动思考一下，然后再来看我的分析思路。
需求分析
性能计数器作为一个跟业务无关的功能，我们完全可以把它开发成一个独立的框架或者类库，集成到很多业务系统中。而作为可被复用的框架，除了功能性需求之外，非功能性需求也非常重要。所以，接下来，我们从这两个方面来做需求分析。
1.功能性需求分析
相对于一大长串的文字描述，人脑更容易理解短的、罗列的比较规整、分门别类的列表信息。显然，刚才那段需求描述不符合这个规律。我们需要把它拆解成一个一个的“干条条”。拆解之后我写在下面了，是不是看起来更加清晰、有条理？
- 接口统计信息：包括接口响应时间的统计信息，以及接口调用次数的统计信息等。
- 统计信息的类型：max、min、avg、percentile、count、tps等。
- 统计信息显示格式：Json、Html、自定义显示格式。
- 统计信息显示终端：Console、Email、HTTP网页、日志、自定义显示终端。
除此之外，我们还可以借助设计产品的时候，经常用到的线框图，把最终数据的显示样式画出来，会更加一目了然。具体的线框图如下所示：
实际上，从线框图中，我们还能挖掘出了下面几个隐藏的需求。
- 统计触发方式：包括主动和被动两种。主动表示以一定的频率定时统计数据，并主动推送到显示终端，比如邮件推送。被动表示用户触发统计，比如用户在网页中选择要统计的时间区间，触发统计，并将结果显示给用户。
- 统计时间区间：框架需要支持自定义统计时间区间，比如统计最近10分钟的某接口的tps、访问次数，或者统计12月11日00点到12月12日00点之间某接口响应时间的最大值、最小值、平均值等。
- 统计时间间隔：对于主动触发统计，我们还要支持指定统计时间间隔，也就是多久触发一次统计显示。比如，每间隔10s统计一次接口信息并显示到命令行中，每间隔24小时发送一封统计信息邮件。
2.非功能性需求分析
对于这样一个通用的框架的开发，我们还需要考虑很多非功能性的需求。具体来讲，我总结了以下几个比较重要的方面。
- 易用性
易用性听起来更像是一个评判产品的标准。没错，我们在开发这样一个技术框架的时候，也要有产品意识。框架是否易集成、易插拔、跟业务代码是否松耦合、提供的接口是否够灵活等等，都是我们应该花心思去思考和设计的。有的时候，文档写得好坏甚至都有可能决定一个框架是否受欢迎。
- 性能
对于需要集成到业务系统的框架来说，我们不希望框架本身的代码执行效率，对业务系统有太多性能上的影响。对于性能计数器这个框架来说，一方面，我们希望它是低延迟的，也就是说，统计代码不影响或很少影响接口本身的响应时间；另一方面，我们希望框架本身对内存的消耗不能太大。
- 扩展性
这里说的扩展性跟之前讲到的代码的扩展性有点类似，都是指在不修改或尽量少修改代码的情况下添加新的功能。但是这两者也有区别。之前讲到的扩展是从框架代码开发者的角度来说的。这里所说的扩展是从框架使用者的角度来说的，特指使用者可以在不修改框架源码，甚至不拿到框架源码的情况下，为框架扩展新的功能。这就有点类似给框架开发插件。关于这一点，我举一个例子来解释一下。
feign是一个HTTP客户端框架，我们可以在不修改框架源码的情况下，用如下方式来扩展我们自己的编解码方式、日志、拦截器等。
Feign feign = Feign.builder()
.logger(new CustomizedLogger())
.encoder(new FormEncoder(new JacksonEncoder()))
.decoder(new JacksonDecoder())
.errorDecoder(new ResponseErrorDecoder())
.requestInterceptor(new RequestHeadersInterceptor()).build();
public class RequestHeadersInterceptor implements RequestInterceptor {
@Override
public void apply(RequestTemplate template) {
template.header("appId", "...");
template.header("version", "...");
template.header("timestamp", "...");
template.header("token", "...");
template.header("idempotent-token", "...");
template.header("sequence-id", "...");
}
public class CustomizedLogger extends feign.Logger {
//...
}
public class ResponseErrorDecoder implements ErrorDecoder {
@Override
public Exception decode(String methodKey, Response response) {
//...
}
}
- 容错性
容错性这一点也非常重要。对于性能计数器框架来说，不能因为框架本身的异常导致接口请求出错。所以，我们要对框架可能存在的各种异常情况都考虑全面，对外暴露的接口抛出的所有运行时、非运行时异常都进行捕获处理。
- 通用性
为了提高框架的复用性，能够灵活应用到各种场景中。框架在设计的时候，要尽可能通用。我们要多去思考一下，除了接口统计这样一个需求，还可以适用到其他哪些场景中，比如是否还可以处理其他事件的统计信息，比如SQL请求时间的统计信息、业务统计信息（比如支付成功率）等。
框架设计
前面讲了需求分析，现在我们来看如何针对需求做框架设计。
对于稍微复杂系统的开发，很多人觉得不知从何开始。我个人喜欢借鉴TDD（测试驱动开发）和Prototype（最小原型）的思想，先聚焦于一个简单的应用场景，基于此设计实现一个简单的原型。尽管这个最小原型系统在功能和非功能特性上都不完善，但它能够看得见、摸得着，比较具体、不抽象，能够很有效地帮助我缕清更复杂的设计思路，是迭代设计的基础。
这就好比做算法题目。当我们想要一下子就想出一个最优解法时，可以先写几组测试数据，找找规律，再先想一个最简单的算法去解决它。虽然这个最简单的算法在时间、空间复杂度上可能都不令人满意，但是我们可以基于此来做优化，这样思路就会更加顺畅。
对于性能计数器这个框架的开发来说，我们可以先聚焦于一个非常具体、简单的应用场景，比如统计用户注册、登录这两个接口的响应时间的最大值和平均值、接口调用次数，并且将统计结果以JSON的格式输出到命令行中。现在这个需求简单、具体、明确，设计实现起来难度降低了很多。
我们先给出应用场景的代码。具体如下所示：
//应用场景：统计下面两个接口(注册和登录）的响应时间和访问次数
public class UserController {
public void register(UserVo user) {
//...
}
public UserVo login(String telephone, String password) {
//...
}
}
要输出接口的响应时间的最大值、平均值和接口调用次数，我们首先要采集每次接口请求的响应时间，并且存储起来，然后按照某个时间间隔做聚合统计，最后才是将结果输出。在原型系统的代码实现中，我们可以把所有代码都塞到一个类中，暂时不用考虑任何代码质量、线程安全、性能、扩展性等等问题，怎么简单怎么来就行。
最小原型的代码实现如下所示。其中，recordResponseTime()和recordTimestamp()两个函数分别用来记录接口请求的响应时间和访问时间。startRepeatedReport()函数以指定的频率统计数据并输出结果。
public class Metrics {
// Map的key是接口名称，value对应接口请求的响应时间或时间戳；
private Map<String, List<Double>> responseTimes = new HashMap<>();
private Map<String, List<Double>> timestamps = new HashMap<>();
private ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
public void recordResponseTime(String apiName, double responseTime) {
responseTimes.putIfAbsent(apiName, new ArrayList<>());
responseTimes.get(apiName).add(responseTime);
}
public void recordTimestamp(String apiName, double timestamp) {
timestamps.putIfAbsent(apiName, new ArrayList<>());
timestamps.get(apiName).add(timestamp);
}
public void startRepeatedReport(long period, TimeUnit unit){
executor.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
Gson gson = new Gson();
Map<String, Map<String, Double>> stats = new HashMap<>();
for (Map.Entry<String, List<Double>> entry : responseTimes.entrySet()) {
String apiName = entry.getKey();
List<Double> apiRespTimes = entry.getValue();
stats.putIfAbsent(apiName, new HashMap<>());
stats.get(apiName).put("max", max(apiRespTimes));
stats.get(apiName).put("avg", avg(apiRespTimes));
}
for (Map.Entry<String, List<Double>> entry : timestamps.entrySet()) {
String apiName = entry.getKey();
List<Double> apiTimestamps = entry.getValue();
stats.putIfAbsent(apiName, new HashMap<>());
stats.get(apiName).put("count", (double)apiTimestamps.size());
}
System.out.println(gson.toJson(stats));
}
}, 0, period, unit);
}
private double max(List<Double> dataset) {//省略代码实现}
private double avg(List<Double> dataset) {//省略代码实现}
}
我们通过不到50行代码就实现了最小原型。接下来，我们再来看，如何用它来统计注册、登录接口的响应时间和访问次数。具体的代码如下所示：
//应用场景：统计下面两个接口(注册和登录）的响应时间和访问次数
public class UserController {
private Metrics metrics = new Metrics();
public UserController() {
metrics.startRepeatedReport(60, TimeUnit.SECONDS);
}
public void register(UserVo user) {
long startTimestamp = System.currentTimeMillis();
metrics.recordTimestamp("regsiter", startTimestamp);
//...
long respTime = System.currentTimeMillis() - startTimestamp;
metrics.recordResponseTime("register", respTime);
}
public UserVo login(String telephone, String password) {
long startTimestamp = System.currentTimeMillis();
metrics.recordTimestamp("login", startTimestamp);
//...
long respTime = System.currentTimeMillis() - startTimestamp;
metrics.recordResponseTime("login", respTime);
}
}
最小原型的代码实现虽然简陋，但它却帮我们将思路理顺了很多，我们现在就基于它做最终的框架设计。下面是我针对性能计数器框架画的一个粗略的系统设计图。图可以非常直观地体现设计思想，并且能有效地帮助我们释放更多的脑空间，来思考其他细节问题。
如图所示，我们把整个框架分为四个模块：数据采集、存储、聚合统计、显示。每个模块负责的工作简单罗列如下。
- 数据采集：负责打点采集原始数据，包括记录每次接口请求的响应时间和请求时间。数据采集过程要高度容错，不能影响到接口本身的可用性。除此之外，因为这部分功能是暴露给框架的使用者的，所以在设计数据采集API的时候，我们也要尽量考虑其易用性。
- 存储：负责将采集的原始数据保存下来，以便后面做聚合统计。数据的存储方式有多种，比如：Redis、MySQL、HBase、日志、文件、内存等。数据存储比较耗时，为了尽量地减少对接口性能（比如响应时间）的影响，采集和存储的过程异步完成。
- 聚合统计：负责将原始数据聚合为统计数据，比如：max、min、avg、pencentile、count、tps等。为了支持更多的聚合统计规则，代码希望尽可能灵活、可扩展。
- 显示：负责将统计数据以某种格式显示到终端，比如：输出到命令行、邮件、网页、自定义显示终端等。
前面讲到面向对象分析、设计和实现的时候，我们讲到设计阶段最终输出的是类的设计，同时也讲到，软件设计开发是一个迭代的过程，分析、设计和实现这三个阶段的界限划分并不明显。所以，今天我们只给出了比较粗略的模块划分，至于更加详细的设计，我们留在下一节课中跟实现一块来讲解。
重点回顾
今天的内容到此就讲完了。我们来一起总结回顾一下，你需要掌握的重点内容。
对于非业务通用框架的开发，我们在做需求分析的时候，除了功能性需求分析之外，还需要考虑框架的非功能性需求。比如，框架的易用性、性能、扩展性、容错性、通用性等。
对于复杂框架的设计，很多人往往觉得无从下手。今天我们分享了几个小技巧，其中包括：画产品线框图、聚焦简单应用场景、设计实现最小原型、画系统设计图等。这些方法的目的都是为了让问题简化、具体、明确，提供一个迭代设计开发的基础，逐步推进。
实际上，不仅仅是软件设计开发，不管做任何事情，如果我们总是等到所有的东西都想好了再开始，那这件事情可能永远都开始不了。有句老话讲：万事开头难，所以，先迈出第一步很重要。
课堂讨论
今天的课堂讨论题有下面两道。
- 应对复杂系统的设计实现，我今天讲到了聚焦简单场景、最小原型、画图等几个技巧，你还有什么经验可以分享给大家吗？
- 今天提到的线框图、最小原型、易用性等，实际上都是产品设计方面的手段或者概念，应用到像框架这样的技术产品的设计上也非常有用。你觉得对于一个技术人来说，产品能力是否同样重要呢？技术人是否应该具备一些产品思维呢？
欢迎在留言区写下你的答案，和同学一起交流和分享。如果有收获，也欢迎你把这篇文章分享给你的朋友。
精选留言
2019-12-30 06:21:11
2020-01-03 18:41:52
因为争哥的简单实现具有代码倾入性，简单实现了了一个基于自定义切面和注解的接口统计服务。供学习参考
2019-12-30 08:11:44
2020-01-02 00:15:37
营销插件多种多样，每个插件都有一些共性的地方，也有特性的地方。插件于插件之间还有叠加互斥关系，比如说有了满减送也可以使用优惠券等等。不同的产品定义不同的插件规则，后来就出现了在同一个点上，不同插件的理解都不一一致，商家理解使用费劲。还有针对某个插件定义一些奇怪的功能，极少商家在用，但是还不允许去掉这个功能。这就为后来的优化产生了极大的阻碍，设计和开发的人都走了，奇怪的功能还涉及好几个团队，尝试过沟通，无结果，保持现状。
还有在开发新功能的时候，产品拍脑袋说这个手机壳的颜色要随心情变化，你说这能给做吗。
技术人员一定要有产品思维，代码是你写的也是你维护，某个功能是不是屎坑一定要三思，产品拍脑袋，技术不能拍脑袋，最后掉的是自己的头发，走的也是自己。一定要把风险都给他讲明白，我们不生气，我们讲道理！！！
2019-12-30 21:40:27
2020-01-06 13:25:51
2019-12-30 17:31:12
1. 做事要避免极端，最小原型和场景，是为了避免完美主义，永远开不了头的极端。但另一方面，如果是复杂的系统，避免不了地要花很多时间去思考系统设计的问题，要有思考和记录，这样是为了避免另一个极端，过于简单的架构开发复杂系统，最终导致改不动了。
2. 如果问题是“是否应该有产品意识”，答案是不言而喻的。而且，于是技术能力强的技术人员，对于产品意识的需求就越是迫切，在真实的市场竞争中，用户只会接触到产品，技术可能会成为产品的竞争优势，也可能不会，但技术人员了解产品思维，这样能够更全面地了解自己做的事情，在真实的用户场景中，在发挥着怎样的价值；另外，在做了很久的技术后，我们可能有欲望把自己的一些idea转化成产品，并最终推向市场，面向用户。做成这样的事情，会有更强烈的成就感，离创业也更近了一部。
2019-12-30 06:32:18
2019-12-30 23:06:50
GET完。代码：https://gitee.com/MondayLiu/geek-design.git
2019-12-31 09:02:05
2019-12-30 00:25:51
2020-10-07 09:24:07
2020-02-12 00:40:36
2020-01-16 16:19:25
2019-12-30 13:37:06
统计接口各维度信息的框架设计思路如下，
1，确认框架职责，框架的用例。采集原始数据(标准埋点日志)，加工原始数据(时间窗口内)，提供外围消费(适配各种style)
2. 细分每一职责，采集原始数据，围绕框架提供能力，确定原始数据标准，甚至原始数据标准的定义也开放给业务系统，解析关键信息的规则由业务系统自己把控。框架负责制定规则的枚举，和规则解析。
3. 加工原始数据，其实就是使用规则对原始数据流进行解析和统计，这里可以给出默认时间窗口和更新周期，业务系统可配置变更。
4. 提供外围系统消费，框架给出指标数据，自己默认展示样式，自定义样式留好扩展，交给业务系统自己扩展，框架也可以管控起来，形成类似于“主题市场”的东西。
总结下来，就是确定职责边界，高内聚框架职责，低耦合业务系统，对修改关闭，对扩展开放。基于这些原则，再往上走就是各种xx设计模式了，这时候就是水到渠成的事儿了。
-----回去再看下文章验证下猜想，不被打脸才好 。
2019-12-30 11:25:49
2019-12-30 08:09:00
运行时：框架的接口是注解；通过mq将统计的数据发出到实时计算引擎例如flink，编写udf统计各种特征数据
管理时：核心是数据存储和查询模块；渠道接入放在独立的模块
2020-09-10 10:12:11
最小原型是我的最佳实践。
先聚焦于实现一个单一的功能点，就算实现的代码毫无设计可言，但至少要先让它跑起来。谈易用、谈扩展、谈性能、谈健壮，具体代码比抽象概念更容易。
一定要给你的代码挤出重构的时间，哪怕只有一句代码。对我来说，重构相当于在复盘，这是你学到的设计模式落地的时候，也是真正成长的时候。
2020-04-04 10:59:22
2020-01-31 12:49:07