为维护而设计：架构设计的首要原则
软件开发总成本 = 开发成本 + 维护成本；软件维护成本 = 理解成本 + 修改成本 + 测试成本 + 部署成本。—— Ken Beck
在设计框架、系统架构时，可扩展性是人们想追求的特征之一。从技术社区的文章上，我们可以看到大量的相关字典，诸如于“通过配置和定义进行可扩展”，又或者是“业务流程”的可扩展，还有各类的“插件 ”以及“可扩展的点” 等等的话术。
真是呢，从我们所经历的大部分项目来说，这些系统的可扩展性并没有真的那么好。有些，可能是在设计系统时，它可以满足于当前的需要，不适合未来的场景 —— 这是另外一个故事了。有此，则是架构师在设计系统的时候，缺乏对于边界的限定的考虑。对于边界限定的另外一个解释就是，系统实现了开发时的可扩展性，但是忽视了维度时期带来的问题。而软件的开发周期中，维护成本往往占据了成本的主要部分，如开头 Ken Beck 所说。
这时就不禁让人又开始思考起来，没有为维护设计的系统，真的是可扩展的吗？
架构真的是可扩展？
在诸多系统里，开发时正如它的设计那样，具备着良好的可扩展性。只是在运行和维护时，它的可扩展性可能会失去效应。
一个 DDD 系统腐化的传闻
这是一个未严格经验证的 DDD 传闻。
在《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道》一书中，Eric Evans 根据在项目上的重构经验，给出了领域驱动设计的系统化方法，并融合了一系列的领域特定相关的实践。我们相信 Eric 在重新构筑这个系统的架构时，经过了一系列的良好设计。而到了十几年后，这个系统的架构已经变成大泥球般，难以看出当初的精心设计。人员的流动，知识传承的流失，使得系统一步步走向腐化 —— 这几乎是大部分系统的共同问题。
OSGi 模块化的回归测试
OSGi 是一个颇为有趣的模块化、插件化方案，Eclipse 是最具备知名度的一应用场景。在可扩展性上，OSGi 有非常多的优点：诸如于动态加载、更新和卸载模块而不用停止服务，可以实现系统的模块化、版本化。
在微服务架构流行之前，它的插件化能力对于大型系统来说非常有吸引力。发布部分新功能时，我们不需要发布整个系统，只需要发布其中的一个 bundle 包（插件）。
只是基于 OSGi 构建的 Web 应用会变成一个可怕的单体，每个 bundle 可能会被构建成“微服务”，bundle 之间存在相互调用 —— 在微内核架构里，我们不允许这样的存在。如此一来，一旦我们更新 bundle 时，会倾向于发布整个系统，而不是单个的 bundle 包。
在这时，我们依旧需要对整个系统进行回归测试。
低代码生成的遗留代码
这是的“遗留代码“ 是指难以测试的低代码平台。这里的低代码平台是指通用的低代码平台。
在那篇无代码编程 ，DSL 被视为核心要素，一个经过精心设计的领域特定语言/类编程语言（非 JSON DSL）。基于 DSL 设计，能为系统提供良好的可测试性和持续集成能力，这一点是普通 JSON 所不具备的。而一旦，我们生成的低代码是不可测试的，那么它就可能变成遗留代码 —— 它取决于平台所构建的自动化测试机制，以及自动化版本迁移的设计。
“复杂度同力一样不会消失，也不会凭空产生，它总是从一个物体转移到另一个物体或一种形式转为另一种形式。”
如果框架本身不考虑可测试和质量的问题，那么总有人得重新去考虑它们。
灵活性的另外一面
过去，PL/SQL 是我见过最灵活的系统，“人们可以不写代码，就搞定一切”。我们可以将其看作一种 DSL，它和我们遇见过的配置化系统是类似的，只需要简单地 “配置”，就可以快速地实现。
这种灵活的“配置”，非常有意思。我们可以在测试环境里，通过人工的方式，反复地、有预见性地对测试它们。在我们追求自动化和稳定性的今天，这种不稳定性变得异常的可怕。在移动端，消息推送是通过配置化和接口的形式进行的，我们经常可以接收到测试人员向生产环境发送消息推送。
从意义来看，这种灵活性更多地应该被视为补救措施，而非系统设计的核心部分。
反思
软件开发是一项团队活动。
无节制的甜头蔓延
越是在大型系统中，在破窗效应愈加的明显 —— 一旦有一个人没有按照规范来实施，那么将会有越来越多的人违反了规范。这个问题起源于，相关的规范没有通过流程或者工具有固化。诸如于，没有严格的代码检视流程，缺乏自动化的架构守护工具。
诸如于为了单一团队的原因，临时性修改了底层库的接口，开了一道的口子。导致了后续其它团队，会要求新的口子，导致底层的库偏离了原先的设计。因此，在添加新的临时性接口之前，考虑一下系统迁移和演进时会遇到的问题。
我们允许这种临时性地方案存在（紧急地上线总是会存在的），更应当在发生之后，重新设计和填补相关的问题。
自动化保障的缺乏
在不考虑调试的情况下，对于配置化等具备灵活性的系统，它们实现功能的难以自动化测试，也无法进行持续集成与持续部署。对于中大型的软件系统来说，它将会成为维护（开发 + 运维）工作的一个恶梦。
特别是，一旦配置化的系统缺乏版本化管理机制，将会对软件的回滚造成新的挑战。
软件开发所需求的一系列因素，都应该在可扩展 + 灵活性的情况下，再次进行相关的分析。
本地测试环境的缺失
在遇到一些复杂的 bug，不论是 Serverless ，还是声明式、配置化的方式，都需要与其它开发系统进行联调。我们需要构建一个本地的环境，以快速复现出 bug，才能进行修复。基于现有的平台场景之下，需要在云端进行调度与测试。
不过，这种混合高度的模式在《云端开发时》流行之后，会有所改观。
面向维护构建有序
在最近编写的《 Architecture 3.0》时，我和我的同事 @NoaLand 一直在讨论架构的有序性，以期待构建有序性模型解决部分维护问题。在现今的这个场景之下，除了解决上述的问题，可能还需要如下的几个方面。
正视问题的复杂性
如你所见，问题本身是复杂的，只有正视它，能会真正带来突破。
周期性的传达设计思想
如我们所知，软件开发团队成员的流动性会影响系统的稳定性。每隔几年内，团队的成员便会刷新一遍 —— 诸如于在互联网行业，三年便是个老员工。系统的相关知识会随着人员的流动，而被遗忘在某个角落里，新进来的团队成员不懂得系统原先的设计。
在我们尝试过的诸多方法中，一种颇为有效的方式是：在新员工进来一段时间后（如三个月），让他们讲述一下系统的架构。过程中，纠正他们对于系统的一些认知偏差。
适时解决技术债务
在实施的过程，需要持续地为技术债务腾出时间 —— 一个老生常谈的问题。在一系列的解决方式里，持续更新依赖是一个非常简单而有效的策略，与详细可以见《管理依赖的 11 个策略》。
当然，还有其它的技术债务了。
其它
To be continue...