复杂事情往简单了去想，是拆解，是切割，就像一剑破万法；而将简单事情往复杂了去想，是缝补，是搭建，是打造自成规则的小天地。如果站在成事和做事角度呢？任何人组织、企业、个人都会面临选择，左右为难。如何平衡这种矛盾呢！本文试图站在更高的视角审视构建（架构）这个事情，溯源探秘、揭示本质，从构建世界再到软件架构设计。
— 前言 —
《银河补习班》是一部很棒的电影，影片主角为一名桥梁设计师，他不仅能够设计桥梁建筑，还能“设计”主角儿子的未来。如影片中一样，很多人低估了“架构师”的重要性及能发挥的能量。希望社会、行业能够重视有工匠精神的这伙人，也希望这伙人能在有生之年持续发挥他们的特长。
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“梦中的仙境”是一种抽象
首先，我们一定要认识到到，我们是在抽象这个世界，而不是描述这个世界。 世间夸张之物，无非梦境、仙境、幻境。这些本就是那梦幻之境，所见之景，所识之人，无不是美轮美奂。如名著西游记、红楼梦、桃花源记都有描述： 西游记中的仙境，偏于现实化，以凡间的聚会歌舞呈现，不过是更换了地点，有那仙雾缭绕，瑶池楼台方成仙境。 红楼梦中的仙境却是在宝玉的梦中。本就是一个钟爱女子的痴情公子哥，梦见的无一例外的全是那天上少有世上无双的仙子，连梦境都是梦幻。 桃花源记中描述也是对现实的理想化表达。阡陌交通，鸡犬相闻。其中往来种作，男女衣着，悉如外人。黄发垂髫，并怡然自乐。见渔人，乃大惊，问所从来。 针对如此玄幻的内容，文学名著中都以人的日常行为、情绪、环境等作为抽象、表达，如何玄幻都逃不出人间二字。除了文学领域，人类在不同领域也创造了不同的表达方式，如：数学学科、计算机学科、物理学科。审视这些学科，我们面对的任何事物，都有个范围，都逃不开我们对世界的抽象，并尝试描述它们。 而计算机领域呢，消费互联网、产业互联网、新基建，再到前几年提出的数字地球、智慧城市、虚拟现实等，都是对现实不同的抽象方式：从创业者视角看，如埃隆·马斯克、马云一样，是想构建一个未来世界的生态。
从产品视角看，如何理解用户，挖掘现实和未来的需求，设计方案满足用户。都抽象为一个个相关联的需求。
从设计角度看，有面向对象由上往下沿用语言附带的抽象设计理念；也有数据库设计由下往上存储设计方法；或更彻底的DDD领域设计抽象等。但现代技术无论如何逃不出，不同生命周期领域对象和持久化的数据库表。
从实现视角看，程序员把任何事物都抽象成一行行代码，或哪类语言解决相关问题更加擅长等；
从系统视角看，会有边界、会有用户、会有利益等。
从用户视角看，就如空气、水、环境、语言一样，大多使用但不自知。
... ...
面对如此复杂的领域知识、体系知识，难免会懵。化繁为简后，架构师需要设计或找寻一种表达方式，可以让用户、合作伙伴、产品、技术、运维、运营、管理层都能够理解一致。从我个人角度理解，架构师的职责和重要性严重被低估，软件企业内部，架构师需要负责对不同角色解释架构，不产生理解偏差。当然不一定全部是用文档或其它介质作为载体，当有异议时，会议语言作为最后的方式。当然领导拍板又会拍向哪处，谁也说不好。（ps:不是全栈的架构师不是好的架构师！） 回归主题：任何行业业务、现在\未来的需求，再复杂都会映射到人们在现实的行为和思想中。而作为架构师要解决问题，切入点都是人类对世界的抽象相关。所以，你对世界的认知宽度和广度，决定了你所架构“世界”的宽度和广度。多看书，多思考，多元化思维的搭建，将有助于更好认知世界、认知环境、认知他人、认知自己，才可能构建自己的“理想国”。
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数据---最重要的表达方式
我们是在抽象这个世界，而不是去描述这个世界。但是又不得不去描述这个世界！真的很讽刺，人类创造语言、符号，知识是为了更好的描述这个世界，并试图了解它。那么，人类创造的语言、符号准确吗？答案很可能是否定的。现实残酷，但我们必须找寻一种通用的，不会过期的“表达体系”来传承。《哲学起步》一书中提到符号模式时，人类“自欺行为”是使用符号的一种方式。比如说我们在架构术语中标识"前后端分离"这个符号，到底“前后端分离“算不算一种（符号），关键是看我们大家认为它到底是不是（符号）。ps：现在移动互联网的发展，把这种“自欺”行为发挥到了极致。如：明星梦、好为人师梦、专家梦等。甚至很多应用都像游戏一样，都是“造梦工厂”。 符号只是我们对抽象的尝试描述，至于本质含义已经不需要深究，也没必要深究。 爱因斯坦曾经说过：“宇宙最不可思议的事，就是这宇宙竟然如此可思议（认知、描述）”。简述就是，这个世界居然可以被理解。 计算机发展史，也可以认为是“共识语言、共识符号”的发展史。人们不断的试图创造一种“符号”，能够让程序员连通现实和计算机世界。如数学中转化过来的二进制；DDD描述业务知识；内部构建一些通用的架构范式；设计模式原则等（符号）；甚至创造一门门新的高级语言... ...。但我认为数据可能才是这个行业通用符号语言，从业者对数据理解水平越高，效率才会越高，因为数据距离数学最近。（前段时间还看到网上有文章写到sql语言是最保值的语言，另外会用sqlserver，学习mysql基本一周就能基本搞定） 从IT电子化、数字化，到衣食住行休闲娱乐交易移动互联网，人们在现实世界的时间都被手机等电子设备占用。如果我们回顾这条线(回看第一小节的结论)，用数字化、电子化、网络化和虚拟化这些词已经无法完整描绘这个过程了。我们尝试用天文术语“平行世界”来表达，在这个平行世界中由于道德约束、时间加速、成本虚拟等原因，数学、计算机技术、心理学、经济学、物理学、天文等学科发挥的更加淋漓尽致。 举几个例子：爱江山更爱美人的网约、指点江山点评天下的键盘侠、站在舞台中央万人瞩目的直播、攻城拔寨血雨腥风的游戏...都很容易在“虚拟平行世界”中实现。摆在创业者、产品、架构师面前的不仅仅只是现实世界的抽象，更多的是梦境中才可能实现的诉求，所以别怪产品爱做梦，别怪竞争激烈。ps:其实在如此美妙的时代，真的很有趣。 从另外一个角度看看抽象问题，DIKW体系如下图所示（相关内容可以自行搜索）。抛开价值层面，我们现在大多的app应用都是在生产Data和Infomation层面（感觉信息爆炸已经出现一些问题），而大数据和人工智能是更为顶端的层面。无论如何，对于数据的理解、数据价值的转变，谁忽略，谁将被别人超越。当然，架构师对数据的理解也会影响架构能力的提升。 作为计算机行业（人类历史）的沉淀，数据本身的价值越来越重要。而计算机学科与数学学科的相互成就将持续下去。关于数据重要性的内容可以自己搜索，我个人认为大数据的价值由于ROI、固有利益链等原因，远远没有发挥出全部价值。尤其是政府这块。 作为it/互联网从业者，需要对数据的理解更加重视。过去几年，5G、大数据、ai、物联网都是与数据息息相关的产业。我们也可以从数据角度，尝试分为三类系统：1、业务、数据流类系统：从终端发起业务流、数据流的系统。强调横向抽象分层、纵向业务分层，包括单体、微服务等应用。这类应用基本映射人类现实中活动，如：衣食住行医疗娱乐交易等大部分都属于这类。技术架构层面已经很成熟或饱和，竞争点跟产品、技术关系不大了。竞争点聚焦在背后的数据价值、背后的资源整合、巨头山头、流量控制等。架构能力核心是控制好业务流、数据流，其它问题都会迎刃而解。个人认为所谓业务中台，是对增长没信心的一种体现，不是没有增长点，而是客户数和客单价基本达到饱和，需要持续开辟新的创新应用点。2、大数据类系统：以flink、spark等流计算系统和mr、hive、spark类批处理系统为主。难点在机器资源庞大后，能够稳定的输出和架构的扩展性。核心是明白数据到信息的转变规则、数据与数据之间的mashup。个人认为es、mpp类数据库应用算不上大数据范畴，属于第一类系统的扩展数据工具应用。3、ai数据深度应用类系统：ai应用主要为其它应用赋能、提效，通常会嵌入第1、2类系统中，单独的ai应用系统较为少见（或单独盈利模式都在探讨）。比如：广告点击率预测、item推荐系统、预测评分模块、搜索引擎、知识图谱、图像识别检测、语言翻译等都不容易单独构成应用。这类系统的核心是ai赋能点是什么？注意赋能和点。如广告排序、摄像头犯罪人员查控、内容审核、智能客服等，如果没有ai模块原来是怎么实现的、效果差在什么地方。相信人工智能也会创新创造出很多新的模式，如人类信用体系的建立。ai模型应用都是由数据训练而来的，可以说数据是重中之重。 数学精通不了，但数据必须懂，数据sense提早培养。计算机技术无论那条线，都会回归到数学、数据上。作为架构师，把数据流、数据内涵、数据处理、数据预测等理解了，能更好的理解业务。也能明白其它任何人的诉求，设计出稳定的系统。
注：近几年较火的DDD领域驱动，设计目标为一门通用语言，把业务/产品到技术研发良好的连接起来，试图把现实世界的业务转化为计算机领域的语言描述。个人认为做好领域驱动设计，核心是把对数据的理解吃透，与各个衔接方交互的都是表达不同抽象的“数据”。
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构建“平行世界”---机械论、还原论用武之地
世界上很多东西（如相对论），是本身就存在，后来被人类发现的呢？还是人类发明的呢？用哪种符号、表达方式是最客观的描述语言呢？ 就我们普通人来说，第一层次：人类在刻意的还原现实到虚拟网络，并把边际成本降到最低，形成流量垄断（如常见的衣食住行app）。不过好在有边际效用递减事情，欲望会让人们不断的不满于现状，循环的破立。第二层次：类似进化论的方式，（某些推手推动）虚拟世界的自我演进，人们企图找到某种进化规律，抢占先机。（如钢铁侠、乔布斯做的一些事情） 移动互联网的未来是什么？大数据、物联网、5G、ai发展到一定层面，到底还能给移动互联网、产业赋能到什么地步呢？我们很难描绘出变成什么样，但从近二十年来看，“计算机平行世界”的构建过程是从现实到虚拟，逐步构建、完善、迭代的过程。恰好跟机械论、还原论一致。 机械论认为，生命完全是物质的，根本不存在什么神秘的“活力”，把生命看作是一架复杂的机器。还原论是机械论发展而来的。 还原论是一种哲学思想，其认为复杂的系统、事务、现象可以通过将其化解为各部分之组合的方法，加以理解和描述。 近十几年，移动互联网把衣食住行千方百计“虚拟”化，搬到移动互联网上。任何复杂的需求、应用、业务都能称之为还原，在效率上，边际成本上做了近乎榨油的进化。个人认为，作为架构师，这个还原工作还将持续很久很久。（这种效率的提升，对生活节奏的加快，个人认为不是什么好事） 我们发现移动互联网对现实产业，办公、教育、娱乐、购物、游戏...的影响，都是一部分、一部分循序的“赋能提效”的（个人觉得颠覆不合适）；大厂的布局也是一块一块的拼图来构建大的帝国；产业的发展也是一波一波的数字化、智能化（契机式：例如此次疫情肯定会所推进相关数字产业）。尤其是从人类活动时间来分析，人们在现实世界VS平行世界的停留时间来PK，无疑平行世界越来越有优势。 说这么多，我们架构的“平行世界”肯定是在还原现实的基础上，并进一步做优化。而过去和未来的架构能力，都体现在“还原”二字。作为架构师，必须了解现实、了解历史，多读书，多行路，才能有更加丰富的还原能力。我们不是哲学家，普通人的架构不是创造抽象，而是一种还原描述，甚至可以理解为“抄袭”，抄袭现实、抄袭别人、抄袭任何生态。庆幸我们抄袭的对象是不断发展的，难有固步自封风险。 现在互联网界也在研究复杂理论、混沌理论，与创新领域相关，个人完全认同。但是构架设计背后是因果关系，而不是相关关系。需要精细化、明确化的定义、描述、组合、可量化、评价、溯因.... 注：生命生物体与机械体的本质区别是什么？1、生命体能繁衍？2、生命体因果关系不明确。 所以，我们架构的是机械体，而不是生命体。我们更加关注的是因果关系。关于还原论可以看看《赋能》这本书，我们把组织当成生命体，用机械论、还原论的管理方法，肯定会有一些问题。或者研究研究爱因斯坦宇宙论、达尔文进化论，对创新创业、预测未来很有启发。
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推理模式---架构师必备逻辑思维
我们认识世界的过程中，潜意识或有意的运用大量的推理。推理就是从一个或几个已知判断推导出一个新判断的思维形式。任何推理都包括：推理依据的已知判断（前提）和推出的新判断（结论）。推理的几种方式：类比法、归纳法、演绎法、归因法。我们在工作、演讲、取舍、决策...时，无数次的应用了这些推理模式，但是我们可能当成常识来理解，反而忽略人类如何有此类能力。 我们掌握了推理的原理，会优化我们推理的过程，积累推理素材。甚至我们学习的目的，就是为了增加推理前提的宽度（更多领域）和深度（更准确）。具体网上搜索了解，这里举例说明一下： 类比推理是两个对象在一系列属性上相同，而且已知其中一个对象的还具有其他属性，由此推断另一个对象也具有同样属性的推理。它不是一种证明，用于探索新思路、新发现的一种观点和手段。2、人类仿照鱼类的外观和它们在水中沉浮的原理，发明了潜水艇；3、设计模式的概念最早起源于建筑设计大师Alexander的《建筑的永恒方法》一书，尽管Alexander的著作是针对建筑领域的，但他的观点实际上适用于所有的工程设计领域，其中也包括软件设计领域。在《建筑的永恒方法》一书中，Alexander是这样描述模式的：模式是一条由三个部分组成的通用规则：它表示了一个特定环境、一类问题和一个解决方案之间的关系。每一个模式描述了一个不断重复发生的问题，以及该问题解决方案的核心设计。1、每天开车回家，发现一般周五晚上，回家时间比平时晚半个多小时。3、倘若周五需要赶飞机等急事，需要提前预备半小时时间。 归纳推理又分为完全归纳推理和不完全归纳推理。着重你看到的是否足够多（样本足够多），你总结的规律能否拟合此类现象（样本的好坏），你想找的规律是否称之为规律（模型假设是否合适）。如果了解机器学习的原理，这些很好理解。 大数据时代，对数据sense要积极建立，不能像父辈或没文化人一样一样，看到几篇赞扬祖国文章就觉得祖国一片美好；看到几篇诋毁祖国文章，就觉得满眼都垃圾。（真心期望推荐系统更加智能一些）。针对架构师，见过或经历过很多案例，可以采用类比法，然后归纳总结推理。不能拿一年的经验工作十年；而是工作十年，至少积累十年的经验，更多是目标。这样才有可能爆发出、演绎出更多的经验，不担心技术更新、行业更新。1、大前提：redis发布版本中自带了redis-benchmark性能测试工具，可以使用它计算qps。假如我使用50个并发连接，发出100000个请求，每个请求的数据为2kb，测试4核8G机器redis服务器性能，测试结果每秒44150.11个请求，既QPS4.4万。2、小前提：现在有个场景，50并发，每个请求1.5kb左右，场景支持并发多少，需要配置什么型号机器。 如上所示，演绎法需要积累或学习很多大前提，以及大前提需要满足的各项指标。当遇到问题时，能框进大前提里，结论很容易得出，并且通常是正确的。 1、日常我们需要对mysql、es、mangodb、redis、消息队列、tomcat、nigix、netty、java、go等中间件或语言有相关的认识；当然也需要对常见的系统架构有这种规律性认识。比如：广告架构、搜索架构、推荐架构、交易架构、秒杀架构、log架构、监控架构... ...有规律性认识。对业务场景能够举一反三，构建自己的大前提库。2、当需要构建系统，比如秒杀功能场景时，能够快速确定当前小前提(应用场景)归属哪个或哪几个大前提3、这样可以快速组合得到一些结论，做一些调整，作出响应。不能遇到新的业务需求，从头开始学习、实现。 架构师在排查系统问题、解决系统性能瓶颈时常用，需要配合测试、日志等手段一起使用。也是俗称的解决问题能力。通过溯因方法解决系统的问题，是在丰富的知识矩阵基础上展开的。例如基于机器学习的广告点击率的预测、基于协同过滤的推荐系统，通过数据埋点、监控、统计等手段，归因分析反馈，不断地优化算法、调整特征数据。随着神经网络、深度学习的发展，很多不能解释的系统出现，只能通过事后数据验证来判别优劣，构成一个更大的溯因循环链（这也是现代产品必备的基本要素）。 总之，从业者需要把自己的经历、见到的案例能够形成自己的知识体系，当遇到问题时，选择合适的方式解决问题。如果不能形成对“世界”的认知体系，穷尽终生也学不完知识，也会有学不完的困惑。 注：把对架构过程中常见关键术语解释一下，便于我们面对新技术时，能够迅速掌握个大概。1、设计模式：类似问题较为通用标准的解决方式，前人把遇到的细颗粒度问题分门别类阐述，形成的标准解决方案。2、架构：跟设计模式有点类似，视角更高、解决的问题更宏观一些。3、组件：组件作为构造软件的“零部件”。供应用开发人员在构造应用系统时选用。4、框架：框架是为了解决特定问题而存在的，但只能解决通用部分，留些口子让使用者完成。诸如模板框架、缓存框架、MVC框架、ORMapping等，框架不能直接使用，需要二次开发。比如：spark、flink框架预留了很多接口或钩子，需要应用开发人员在算子基础上，定制自己的应用。流计算、批计算也可归类为设计模式或架构。需要开发人员干的事情少而简单的框架就是优秀的框架，如springboot。5、平台：平台的概念类似框架，但又结合了架构的考虑，它是更高层面上的“框架”，准确说是一种应用。这里跟技术本身关系不是太大，是应用级别。6、中台：如果几百个字说不清楚这个概念，那么就不是技术圈的概念。个人觉得不应该由技术从业者解释，越解释越乱的感觉。它是平台、也是系统。7、中间件：从更高的层次看，类似于组件。是解决某类问题，可独立运行的应用。如：解决各类存储问题的数据库中间件，解决消息传递问题的消息中间件，解决web服务的中间件框架（tomcat其实也算框架）。8、工具：框架、架构、中间件都带有工具的属性，ide是最容易理解的工具。it从业者被工具困扰太久太久，以至于对一些底层逻辑理解较差，太专注工具的使用，而对工具形成的初衷不了解。而工具、轮子也是从业者喜好之处，形成死循环。
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锤子VS钉子---寻找大锤子VS制造大锤子
孔子在论语中说到”君子不器”，我们不能把自己的身份、技能、做事方法等固化，甚至我们有必要刻意的摆脱自己头上固有的标签。假如我们把经历的、眼见的现象案例称之为经验，归纳后变为规律，基于规律我们制造的、用顺手的工具称之为“器”。显而易见，“器”能解决的问题是规律能覆盖的现象，但是规律也可能有不适用的时候。 我们不能像圣人一样留下永恒的“道”，只能不断的发明轮子、工具，期望留下一些痕迹。按照心理学来讲，人们总想证明自己的理论是正确的，说不服别人，就制作出一个工具来证实能够提升多少效率。这个事情没有任何问题，只是这类东西太多了，造成两个不好影响：第一、太多了，选择困难。第二、太好用，成了工具的奴隶。 有人说过，如果你手里有一把锤子，所有东西看上去都像钉子。还有一位说过，如果你有一个钉子，就会满大街找锤子！这两个现象在我们工作生活中每天都会上演。手里有锤心中无锤不要见人就锤，工具是死的人是活的，不要被工具禁锢。by 知乎。1、使用工具要懂工具的魂，而不要做工具作恶的傀儡。2、用好工具，学会甄别工具、创造工具。不过在我看了，能创造工具的人真的很少，基本工具都是提炼、孵化出来的。 关于道、术、器网上论述很多，可以自行搜索。这里把工具概念放大一下，把这个问题泛化。从不同层面看，新的思维方式、能力不是提升效率的工具吗？语言层面、中间件层面、存储层面、开发框架层面、行业层面等难道不都是一种工具吗？PC技术、web技术、移动技术、ai技术不是都是一种实现“平行世界”的工具吗？面对新技术（工具）我们怎么处理？我们不用太强调道、术、器，而强调应该具备哪些能力。到底我们应该把时间花费到哪里？我引用三本书的内容，详细读者可以自己搜索学习。 我们不一定能跟高人共事，但是跟着他的足迹应该是有可能的。如果能透过现象、发现规律、能感知到价值更好。 李善友老师有本《第二曲线创新》很不错，里面提到“单一要素最大化”，聚焦第一曲线的一个要素，把它放大为第二曲线的全部。其实很多企业都在寻找创新点，我们发现商业创新太难，但是我们可以跟着政策、高人或名企的发力点，布局自己的未来。新的商业创新背后一定会用到新的技术、工具、思路、能力。比如：移动互联网在10年左右随着智能手机普及，移动技术肯定会蓬勃发展，如果我们能10年左右学习智能手机相关技术、工具，肯定能个人利益最大化；或创业入局这个产业生态，也会分得一大杯羹。 当然例如共享单车、p2p、区块链，入局后失败惨重。 如何甄别这些呢？作为个人，对新的技术、模式一定要投入时间学习。作为创业者我们一定要对成熟生态做储备工作。例如：2年前抖音号获得粉丝的难度比现在容易多了，竞争压力小多了。
背后也可以用笨鸟先飞的思路来理解，如果平时可以训练写一手漂亮的文字或平时积极主动的分享，在这波知识付费势头下，肯定会有一番作为。
推荐校友张萌美女《人生效率手册》中七个人物法。大致思路是写出自己想成为的或作为榜样的七个、层次不同的、职业目标人物；列出每个人在架构方面（当然其它也可以）的三项能力；按照聚合排序，选出三项能力或本领；然后阶段性死磕这些能力或本领，并定期做迭代。比如：我当初筛选技术方向时，明确未来几年，自己要向商业化广告为个人职业方向。 书中描述很详细，这里不累述。有明确目标了，不仅仅让自己有个灯塔，最重要的是你取舍拒绝时候很简单。时间管理也会很简单，抗诱惑能力也会加强。往往我们不是不知道做什么，而是不知道自己不该做什么。古典老师有本书《跃迁：成为高手的技术》也很不错，里面提到联机学习、功利性学习、破局的方法。移动互联网创造了太多的信息、概念，人与人之前连接更多、更复杂。作为从业者，如何利用呢？联机学习可以称得上互联网时代全新的学习方式。如何破局展开新的职场、生活呢，书中对破局有详尽描述。 我们不是不愿意学习，而是学习后，投入产出比较低，会丧失学习的动力。学会功利式学习，多读书、多总结、多分享，倒逼有价值的输入。 注：这三本书真心推荐。新时代我们应该学什么、怎么学、学了该怎么应用，这条线书中都可以找到参考答案。
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非功能性需求---静态知识容易体系化
软件架构师跟桥梁、房屋架构师不一样，不但需要静态知识，还需要业务知识。 静态知识体系是通用的。业务知识没几年打磨，很难体系化。就拿静态知识来说，很多思想、思路都是从其它行业、现实中抽象而来的。业务知识更加复杂。 任何行业的领航者，源源不断的思考源泉来自哪里呢？除了领域内深厚功底外，在现实世界中的经历，对生活的感悟是灵感的源头！毕竟任何技术都是解决生活的遇到的问题，灵感也是来源于生活（看看前文中提到的类比法）。近年来自己突然想通一个事情，世上很多钻牛角尖，有一种是见得太少。 下面举例把架构中用到一些技术跟现实中对照梳理一下（例子有些牵强，只为回顾技术点。ps写了半天没点技术相关内容也不好）：疫情期间，全国医疗团队支援湖北。北京派出136人（多名医生、多名护士），支援武汉协和医院。协和医院把136名医务人员注册备案后，安排到相关科室，由医院统一协调安排工作。提升医院医治病人的能力。这里医院相当于微服务体系。其它医院也接受援助，不同医院管理规则肯定有差别（微服务架构有多少实现方式），但整体效果差别不大。另外，如果把医院当成服务个体来看，火神山、雷神山也相当于快速扩容的案例。
全国各地排医疗队到武汉前，处理不过来的病人呢？ 阻塞：排队在某处引起体系奔溃，人心惶惶！限流：有选择的接受病人！降级：简单处理一下或不接受非疫情病人，让病人回家隔离！熔断处理：接收到一定阶段后，不再接受新病人！涟漪处理：救护车在院前做一部分处理，防止带到医院上游造成压力！
隔离：武汉封城，防止问题扩散！关键链路，无论如何食物链路必须通畅。
外交部新闻发言官，发布官方信息后，各个媒体才能得到分发处理。
早些年贷款买过房的人知道需要走多少流程就知道了，职责不同，层层审批，一排排红章。这里可以想想纵向横向分层的场景，组织上职权边界带来管理上便利，但随着效率提升，反而带来不利。分分合合、拆拆建建。
前段时间境外新冠输入严重，北京机场压力过大。统一协调后，按照规则不同航班分发到天津、太原等地，降低首都机场压力。
98年洪水，宜昌站的最大洪峰流量是6.36万m³/s。而10年7月三峡水库的入库流量也达到了将近7万m³/s，如果这个流量再次通过荆州河段，洪水的威力绝对不亚于98年的洪水，然而三峡工程凭借其巨大的拦洪能力，硬是将7万m³/s的洪峰（入库流量）削减到4万m³/s（下泄流量），几天之内将大约70亿立方米的洪水拦在水库（消息队列）之中。
每个银行的存款利率都不一样，通常各大银行的存款利率都是在央行的基准利率上,进行浮动得出的。央行自己调整后，各大银行自行更新自己利率。
同步阻塞：小时候妈妈给宝宝喂饭，妈妈喂完后才去刷锅刷碗。同步非阻塞：宝宝长大点能自己吃了不用喂了，妈妈看着宝宝吃，确认吃完后才去刷锅刷碗（爱心泛滥&独立培养）。异步非阻塞回调：孩子更加懂事了，妈妈做好饭给儿子（立马干别的事），儿子边玩手机游戏边吃饭，妈妈去看电视，儿子吃饭后，告诉妈妈，我吃完了，妈妈再去刷锅刷碗。
高中同桌男女谈恋爱，自习时，小声相互表达爱意。高考考入不同城市大学，只能通过书信（远程调用）表达相思。本来约好一周一封来回信，某周末，男孩没有收到女孩回信（超时）。以为没收到，男孩又写了一封信邮寄（重试），由于邮局原因，积压好多信件（队列），女孩没有收到男孩来信也没法回信（突然故障），邮局恢复后后突然收到好几封信，回了一封信（类似幂等处理）。
村口大喇叭播报，疫情期间所有人不得外出。成年人无法去劳作，学生无法上去，幼童无法出去游戏，不同角色人得到通知，表现及造成影响不同。
英蒂利海上大帝国选举领袖，采用自荐提名式，最终获得票数大于一半获选，否则一直选下去。某次发生大风暴，隔离了领袖所在小岛，没办法，其它岛屿选择出了新的领袖。
一手交钱一手交货；让村长当个担保人，先把钱给村长；
线下拍卖机制的参考和不断优化，最终形成的GSP广义第二价格拍卖这种易于操作、均衡各方利益的竞价方式。
各人自扫门前雪，莫管他家瓦上霜的流水线的工作方式。其实从纵向分层、微服务来看，核心问题是，中心避免不了？中心控制放到哪里？如何去中心化？
“飞机黑匣子”是俗名。它的真名很普通：“飞行数据记录仪(FDR)”。它是一种将飞机飞行的情况储存下来的仪器，当“不幸”发生以后需要了解飞行情况时，可以通过一些设备把它们播放出来。14年，马航出事后，对航空器实时位置跟踪提出事件触发和定时执行的思路，包括预警等设置。
强调无侵入性、低成本、与业务（品类）无关的通用实现。例如：“食品质量安全追溯系统”是一个能够连接生产、检验、监管和消费各个环节，让消费者了解符合卫生安全的生产和流通过程，提高消费者放心程度的信息管理系统。
集装箱、火车皮运力调度真是伟大的发明。把繁荣的车船码头变为历史，间接的促进了货品尺寸标准化。
了解一下自来水厂净水过程。如果某个节点出现问题，将出现“系统故障”。
小区凌晨垃圾调度车把垃圾桶中垃圾调度（运送）到郊区垃圾场，垃圾场定时启动相关流程，批量处理这些垃圾。（从时间间隔长短来看，批流、实时离线是个相对的概念）
老家山西产煤，小时候经常看到火车、汽车运煤出省，比如到天津港口；也有把煤加工成焦炭运输出省，到港口货船；也会本地发电运电到全国直接使用。如果从物质永恒不变角度来看，自然界（人类）需要哪种形式的物质，就用合适的方式 转化、存储、使用。
疫情期间，政策一天一个样。工作需要拜访其它公司，进写字楼有的只要扫码、有的需要登记、有的直接不让进... ...。我们抛开政策理解的因素，各个执行点对政策的接收时差肯定有区别，也就是各个执行点对政策（信息）获取不一致。
飞机通常会有多个发动机；汽车都会有备用轮胎；也有类汽车把备用轮胎直接装到车轮上，当重量达到某个阈值时，可以直接接触地面承重。
写完这些例子，决心下步研究一番还原论，对我们认识世界作用很大。尤其是解决确定问题的架构师，我们不是在创造，而是在“抄袭”还原。也可留言探讨！
注：架构师的抽象是为了获得更好的实现方案；产品经理的抽象是为了更好的发现需求点，设计优秀的产品解决方案满足需求。
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功能性需求易变的难点---多元化思维
需求管理不在这里讨论，有很多产品经理方面的书籍对功能性需求的管理有详细的描述。试着思考，为什么设计系统要考虑可扩展性？为什么产品和技术经常掐架？为什么要上各种中台？究其原因，是我们对需求的把控能力、对未来需求的应对能力、或对需求变更的把控能力较差造成的。或者说，需求随着用户群体效应、时间变化会发生质变，在（时、空、用户、群体效应）N维坐标系中“每个点”都是不同的，持续完全满足是不可能的。 我们不知道谁发现了水，但是肯定不是鱼。后验就是必须体验后才知道的，例如这杯水热不热。“需求”在一系列干系人面前，是个特殊的要素。可以明确的是，谁也无法真正的掌握它，只能通过事后的反应、数据等点点滴滴来验证当初的决策是否正确。现代软件产品对这种后验的支持，必须很到位才能有竞争力。 面对不确定问题时，最好的解决思路不是试图找到解决办法，而是提升对问题变化的敏感度。创业也好、研发新产品也好，都是如此，当然构建世界也是如此。多元化思维值得期望成功的人们拥有。（当然多元化思维提升的个人素养，而不是单独此处）
成大事者，一定要有从全局观察、大处着眼的气度与能力，绝不能拘于小范围或局部；扩展多元化思维，是一个人走向成功的动力与方向。人的大脑是多元化的，多元化思维是多元化大脑的最佳思维方式。然而，过去我们所受的教育，使我们习惯于“直线式的思考”。其实这并不是一种好的思维方法，相比、较而发散性的多元化思维在处理各种问题时要迅速和有效得多。
ps:对机器学习了解的知道，这个世界很多规律都是非线性的、多维的，而人类天生对线性和二维规律擅长。而神经网络又模仿人脑，构建多层神经网络，得到很多人类无法解释的分类预测模型。(这个世界真的很奇妙)
这里推荐《穷查理宝典》这本书。世上很多钻牛角尖，有一种是见得太少。君子不器，不要把自己思维固话。总之多看书、多思考、多学习，有限的生命中多认识这个世界。构建多元化思维没有好的办法，就是多读书。注：我们一定要把架构提升到一定高度，而不是简单执行层面。我们的偶像应该是邓小平爷爷，中国社会主义改革开放和现代化建设的总设计师。
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结语
回到文章开头。复杂事情往简单了去想，是拆解，是切割。确定边界后，找到某个点突破，就像一剑破万法；而将简单事情往复杂了去想，是缝补，是搭建。形成面面俱到的规矩、规划、指导方案，规矩内任何组织都跳不出框架，就像是打造自成规则的小天地。名句摘抄
“授人以鱼，不如授人以渔；授人以渔，不如授人以欲。” 就是指没有直接给予物质，而是教以方法或某种信念！
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