from: http://www.infoq.com/cn/news/2012/02/MapReducePatterns

新年开始，大部分公司都在启动大量新功能的规划及设计、技术人员同时在设计对应实现方案、架构师或者技术主管则需要一天内穿梭在多个技术讨论中，评审并达成成熟稳定的设计方案。从架构师的角度来考虑，如何衡量一个技术方案的优劣呢？

一、评审点

从总体上讲，技术方案是衡量一个团队的开发成熟度重要一方面。技术设计是否围绕核心需求key features？模块依赖关系、兼容性是否得到充分清晰的描述及共识；设计上不同的方案是否得到了充分考虑比较？是否有正反的激烈的碰撞还是行政上的领导说了算？另外代码实现是否正确执行设计，还是代码实现边走边看，与设计方案基本脱节？

从细节上来看，在软件企业内经常有不同形式的方案review，架构师在做review时候需要要考察哪些环节？从互联网系统设计的角度，总结到以下几点。

简洁及可维护性
从工程角度来看，避免难懂的方案。技术方案尽量象PPT那样，越傻瓜的方案越有生命力。当然简洁的同时也要满足后续条件。

性能、健壮性及可扩展性
互联网项目唯快不破，性能是立根之本。我们需要为健壮及性能留有一定扩展余地。

避免过度设计
Donald Knuth说过“过早优化是万恶之源（premature optimization is the root of all evil）”，不少架构师也牢记于心。但是在实际操作上，这一点和上一点所说扩展性直接冲突，比如
保守派：质疑在一些环节增加可扩展性，需要多花很多精力（比如30%），但增加的扩展能力未必能用上。
激进派：质疑如果不增加一定扩展能力，当需求稍微发生变化，方案需要全盘推翻。
可扩展性及过度设计的矛盾是否如薛定谔的猫那样，需要打开盒子那一刻才知道结果？还是架构师可以根据经验及环境去取舍，从我的观点来看，“make appropriate design tradeoff”是衡量架构师能力的首要指标。

Case Study
拿年前比较热门的12306系统来举例，如需做一个方案实现其中的余票查询模块，假设设计如下

12306查询模块设计方案

需求
1、能够承载峰值查询为10万次/秒的请求
2、余票信息能容忍一定程度和实际系统不一致，但是滞后不能超过5秒
附加需求：为了此虚拟项目更具有可比性及易于理解，设计方案必须全采用开源技术实现，不修改相关服务器源码，并采用普通廉价服务器部署。

技术难点
1、峰值处理能力，需要用最小的成本解决
2、数据需要5秒内动态更新的问题，需要采用合适的方案

技术选型
采用nginx, MySQL, varnish, memcached来实现
假设nginx+远程cache处理能力是2万次/秒；varnish在大部分本地cache命中情况下处理能力是3万次/秒；

方案一
采用cache直接查询的方式

方案二
采用七层反向代理增加cache的方式

数据更新的方案设计
需要将订票系统中的实时变化反映到查询系统中
方案一：PULL

方案二：PUSH

使用上面的方案评审方法来看，方案有什么问题呢？

二、方案文档

另外再说下技术方案的文档要求。一个团队如果没有形成技术方案的规范，交付的方案通常是五花八门的，有word、visio、邮件，mm图、ppt、PDF、纯文本…… 怎样才算一份好的设计文档？

核心需求及技术难点
很多技术方案第一段就直奔主题，比如展示模块图或者存储结构，这会让阅读者一头雾水，先告诉阅读对象“我们究竟要解决什么技术问题”。

图
一张A4纸上密密麻麻写满同一字号文字的方案令人生畏，“一图胜千言”，用txt、一封邮件、或者纯文字的word通常情况下较难得到理解

文字、关键字
方便本地或者文档服务器全文检索，文档支持版本管理。
一个团队运作一年以上之后，文档数可能成百上千，需要通过关键字来快速查询，需要支持版本管理的文档服务器及仓库。而仅靠设计方发一封邮件来提供给大家技术方案很难形成技术积累。

便于修改
技术方案及设计文档需要方便团队每一个成员更新，技术方案在代码实现时会有设计的改进及微调，这些需要能随时方便的更新到设计文档上，大部分团队存在设计文档与代码实现脱节的情况。而用一个图片或者pdf的来提供技术方案的更是让执行人员更新方案无处下手。

三、扩展作业

在文章结束之前，顺便再出一个今天随便想到的facebook中的like功能作为扩展训练题

需求

• 可以对一个对象（一条feed、文章、或者url）进行like操作
• 需要看到一个对象的like总数
• 可以看到一个对象的like用户列表，优先显示我的好友列表(social list)。
• 数据量：每天新增的like对象数为1千万，每秒like计数器查询量及social user list均为30万次/秒。

假设现有系统的存储结构（MySQL）为
friends表, from_uid + to_uid 为联合主键
(from_uid bigint,
to_uid bigint,
ctime timestamp)
feed表, feed_id + like_uid 为联合主键
(feed_id bigint,
like_uid bigint,
ctime timestamp);
假设以上存储是单表结构，请问如何设计like技术方案？如何评判你的like方案的优劣？