技术

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架构

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k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时,我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件
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2017软件开发小结—— 从做功能到做系统

2017年12月27日

简介

做功能,本文指基于一个现有系统进行增强,有产品经理描述需求。此时,无论上功能描述上,还是代码实现上,都有清晰的边界。特定到web后台开发,Controller/Action==> service ==> dao 这种本质上面向过程的代码,大部分细节都已确定。

做系统,此处特别指没有产品经理进行产品设计的系统,比如系统本身来源于技术需求,使用方也主要是程序猿。

做功能就像攻山头,目标很明确,几点几分拿下山头。做系统则是模糊的,打还是撤,怎么打,敌情是什么,敌我优劣在哪里,哪里主攻、哪里佯攻,多少人攻坚,多少人阻击援军。千头万绪,又万变不离其宗。

做系统

做系统主要有以下特点:

  1. 做什么,大概知道,但也不是特别知道。未来如何演变,不好估计。
  2. 碰到问题有哪些,其中的关键点有哪些也不是特别清楚
  3. 有些系统需要一定的理论支持,比如ABTest系统
  4. 假设需要一个操作界面,很实际的问题是:界面应该长什么样子。
  5. 与其它系统的关系

这些问题会带来一些实际的困难

  1. 一个问题通常有多种解决方案,不知道“痛点”,就无从取舍。譬如,假设每年GDP要保xx,那么环保是放松还是加紧些,就有了决策的依据。
  2. 界面 ==> Action ==> Service ==> Dao ==> 数据库。若没有经过充分抽象,界面极其容易成为数据库表的增删改查。
  3. 对系统的关键点不熟悉,导致:

    • 很容易陷入求大求全的误区中
    • 强行要求支持一些不必要的特性
    • 对一些细节纠缠不清

经过一年的实践,笔者得到以下经验:

  1. 不要吝惜在设计方案上的时间,尽可能召集所有的相关人员开会,汇总不同角度的看法和反馈

    • 尽可能的从网络上搜寻现有系统的相关材料。技术分享非常多,大部分系统都有blog,汇总它们,有助于理解系统,有助于说服自己、说服别人。
    • 汇总材料,要时时记得提炼理论。有几个基本问题,每个问题如何解决,了解系统有什么组件、组件之间的关系,整理个材料出来。毛选就是毛主席针对当时的问题一篇篇写出来的。
    • 耐心,不要试图从一次会议中得出结论。笔者为了制定一个协议,一共开了四次,分别是:这个协议要考虑哪些问题,哪些问题必须实现,哪些可以牺牲一下;现有几个方案的分析;自定义初步方案评估;非协议问题以及其它细节。
    • 这同时也带来一个问题,说服大家达到一致。而说服的过程,本身就要求我们将各种问题想的清楚一点
    • 如果你完全不清楚一个系统应该是什么样子,那么软件工程中的UML图是个有力的工具,让别人快速看懂你的想法,在沟通的时候非常重要。
    • 问题从“从何解决问题” 变成“这个系统可能有什么问题”,是的,提出问题非常重要。
    • 很多事不要一个人担着,思维有局限,心情易沮丧,要跟人聊天。
  2. 与耐心对立的是,尽快实现一个小版本,去实现当初的一些想法

    • 因为最初需求不明确,修正不可避免,但如果当初设想的基本理念被推翻,则意味着整个过程是失败的。比如文件上传中对netty + tcp + 流式上传方案的选用;补丁系统中下发条件关联到组件上而不是文件上。
    • 代码的编写,要求你精确一些细节
  3. 放弃尽快完成任务的想法(做功能的时候通常是这样),分析 ==> 开发 ==> 再分析 ==> 开发 才是常态。反过来说,失败的设计也是有意义的,因为当时的设计也是有理由支撑的。笔者曾耗费五六千的代价报班学习吉他,所有成果是两首生硬的弹唱。毫无意义么?也不是,笔者以后看见吉他再也不后悔没学了。
  4. 界面设计,通常不能做成数据库表的增删改查,它们之间需要抽象。作为一个后台开发,写html代码或许没有吸引力,但是给用户的操作界面,最终反映了你对系统的理解,为抽象提供思路。操作界面的优劣最直观的方法就是:易懂,操作能少一步就是一步。
  5. 不要因自身的技术背景影响到技术选型。笔者作为后端开发,前端代码水平有限,而在实现系统时,一些前端效果的实现又需要等客户端排期,为此后来干脆自己操刀前端代码。结果就是,界面总是感觉土。界面土没什么,若是因为自己技术背景影响到方案选型等,后果就比较严重。

你也许看到了,这些经验彼此矛盾。

其它

  1. 推广最难,除了直接给用户使用的业务系统,为提高效率开发的支持系统,往往在推广时碰到很大阻力。

    • 系统不够易用,带来的学习成本大于节省的时间。为此,做系统是一方面,如何一键式的使开发转到新的系统上来也非常重要。因此maven plugin、archetype 等工具也要了解下
    • 人的惯性比想象的来的大
  2. 维护时间最长。

    • 详细的用户文档、常见bug文档等要准备充分
    • 系统在设计时,预留调试bug的日志、查询接口等
  3. 去看博客,听技术分享。你或许不知道细节,但不能不知道一件事有这样一种方案。
  4. 每一个种选择都有利弊可以分析,分析它,然后告诉大家,共同讨论。有时候,很奇怪的是,一个重大决策(通常都意识不到),往往不经分析,直接就开始干了。笔者在下象棋的时候,发现若是在走每一步之前,都先分析下对方为什么走这一步,则胜率会提高很多。但仅仅这一个简单的思维习惯,都难以坚持。
  5. 技术学习

    • 项目驱动是最直接的方法。实践到的,才是学到的。
    • 认识不同事情的价值。学会scala自然是意义重大,从无到有操盘一个项目也是值得骄傲的。
    • 公司项目目标和个人技能目标的结合。工作三年后,你可以用20%的精力把事情做到80%,但剩下的20%才是突破舒适区的关键所在。

小结

  1. 本文的大部分内容,课本上都讲过。但就像我们看别人的代码一样,表面上平淡无奇,但只有亲身实践一次才知道,实际上充满了利弊权衡,真的有可能会做错。
  2. 最重要的永远是人,有句话叫“你知道了这么多道理,还是过不好这一生”,人在实践一个系统的过程中,正确的认识到所处的阶段,进而调整心态与认识。这种驾驭自己的心理体验,比实际的技术知识要宝贵的多。