技术人都有一个情怀，就是成为架构师。架构师到底与普通程序员有什么区别，Java工程师如何快速成长为一名优秀的架构师，本期将推出系列文章，带大家一起开启架构之旅。
按阿里的职级来看，架构师也是技术专家，但又不仅仅是技术专家，更是一个能够设计高可用、高性能、易扩展系统的决策者。

1.架构师的主要职责：

• 系统架构设计与规划
  主导软件系统的整体架构设计，包括模块划分、组件交互机制及数据流向规划，确保系统具备可扩展性、可靠性和高性能
  制定技术路线图，结合业务需求选择适合的架构模式（如单体/微服务/云原生），设计高可用、可扩展的解决方案
• 技术决策与选型
  评估并确定技术栈，涵盖开发框架（Spring/Spring Boot）、数据库（MySQL/Oracle）、中间件（Redis/Kafka）等核心组件的选型
  制定编码规范与技术标准，推动技术方案落地并验证其可行性
• 性能优化与安全保障
  识别系统性能瓶颈，通过分布式事务处理、缓存策略优化、JVM调优等手段提升高并发场景下的处理能力
  构建系统安全机制，设计防攻击策略与数据加密方案，保障业务连续性
• 技术攻关与创新
  解决复杂技术难题（如分布式一致性、海量数据处理），主导关键技术模块的研发与预研
  探索新兴技术（如Serverless/AI工程化），推动技术创新与架构演进
• 团队协作与能力建设
  指导开发团队实践架构设计，通过代码审查、技术培训提升团队整体技术水平
  协调跨部门资源，统筹项目管理与交付流程，确保技术方案与业务目标对齐
• 架构治理与质量管控
  建立技术债务管理机制，制定系统可观测性方案（日志/监控/链路追踪）
  主导架构评审，持续优化系统设计，控制技术实施风险

2.架构师与技术专家的核心区别

职责定位差异

• 架构师
  系统级设计：主导整体架构规划，解决跨模块协同问题，确保系统的可扩展性、高可用性和安全性，例如设计微服务架构并定义服务通信协议
  技术决策：评估技术栈选型（如选择Redis集群或Kafka消息队列），制定技术规范与长期演进路线
  架构治理：管理技术债务，推动架构持续演进，例如通过领域驱动设计（DDD）划分服务边界
• 技术专家
  深度技术实现：聚焦特定领域（如JVM调优、数据库性能优化），解决复杂技术难题
  模块级开发：主导核心功能模块研发，例如通过反射机制优化框架或设计高效缓存策略
  技术攻坚：针对性能瓶颈提出解决方案，如优化SQL查询或实现高并发锁机制

技术方向侧重

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思维模式对比

• 架构师思维
  方法论驱动：基于架构设计原则（如CQRS、AKF扩展立方体、DDD领域驱动）进行系统设计，强调设计理由的可解释性
  前瞻性视角：平衡短期需求与长期技术演进，例如预研Serverless技术并规划落地路径
• 技术专家思维
  经验驱动：依赖过往技术积累解决问题，例如复用高并发场景下的缓存设计方案
  极致优化：追求技术实现的最高效率，例如通过字节码增强技术替代Java反射提升性能

职业发展路径

• 架构师
  初期：技术方案设计 → 中期：企业级架构规划 → 后期：技术战略制定（如混合云架构设计）
  典型转型方向：CTO、技术VP、解决方案架构师6
• 技术专家
  初期：核心模块开发 → 中期：领域技术攻坚（如JVM调优专家）→ 后期：首席工程师或技术研究员

3.如何学习架构

不同的职业身份对架构的视觉不同，因为你所认知的架构和别人所说的架构可能是两码事。对于不同职位的视角是不一样的，比如开发而言他更多的看到的是开发架构；对售前人员，他可能更多的看到的是业务架构；对于运维人员，他看到的可能是运维架构；而对于技术支持和部署人员，他更多的看到的网络和物理架构。

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4.架构师需要掌握的知识

• ** 3.1深入掌握计算机基础知识**

架构师需要深厚的计算机基础，主要包括：
操作系统：了解进程、线程、内存管理、IO、多线程编程等。
网络：熟悉TCP/IP、HTTP、WebSocket、DNS、CDN等协议及优化策略。
数据结构和算法：掌握常见的数据结构（链表、树、堆、哈希表等）和算法（排序、查找、动态规划等）。

• 3.2深入掌握Java及周边技术

  3.2.1 掌握Java核心知识
  Java集合框架、并发编程、JVM原理、垃圾回收（GC）策略等。
  了解类加载机制、JIT编译、内存模型等。

  3.2.2 研究Spring全家桶
  Spring是目前Java生态中最流行的框架，架构师需要精通：
  Spring Boot：快速构建微服务应用。
  Spring Cloud：掌握服务注册发现、负载均衡、熔断限流等微服务架构。
  Spring Security：了解权限管理和认证授权。

  3.2.3 熟悉数据库及性能优化
  MySQL：索引优化、查询优化、分库分表、主从复制、读写分离等。
  NoSQL：熟悉Redis、MongoDB、Elasticsearch等。
  数据库中间件：了解ShardingSphere、TiDB等分布式数据库。

• ** 3.3掌握分布式系统设计**
  架构师需要能够设计高并发、高可用、可扩展的分布式系统，重点掌握：
  分布式缓存：Redis、Memcached等。
  分布式事务：两阶段提交（2PC）、TCC、SAGA等方案。
  分布式消息队列：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的应用场景。
  分布式协调：Zookeeper、Etcd等。
  微服务治理：服务注册发现、配置中心、API网关等（如Nacos、Apollo、Zuul、Gateway）。

• 3.4关注高并发、高可用架构设计
  限流与熔断：使用Sentinel、Hystrix等限流熔断组件。
  负载均衡：Nginx、LVS、Consistent Hash等负载均衡策略。
  服务拆分：如何进行领域驱动设计（DDD），避免单体架构的局限。
  分库分表：数据库水平/垂直拆分，MyCat、ShardingSphere等分片方案。
  日志分析与监控：使用ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）、Prometheus、Grafana等工具。

• 3.5提升软技能
  架构师不仅仅是技术专家，还需要具备良好的沟通和团队管理能力：
  业务理解：架构设计要符合业务需求，不能只追求技术先进性。
  沟通能力：要能向团队、产品、管理层清晰表达架构方案。
  文档能力：编写清晰的架构文档、设计文档。
  团队领导力：帮助团队成员成长，提高团队整体技术水平。

• 3.6实践与持续学习
  成长为优秀的架构师，离不开实践和持续学习：
  多参与实际项目：主导高并发、微服务改造、数据库优化等项目。
  关注行业动态：阅读技术博客、官方文档、开源项目源码。
  分享和总结：写技术博客、做技术分享，提高总结能力。
  开源贡献：参与开源社区，阅读和贡献代码。

架构的视角

在笔者的知识体系中，实际上将架构分为业务架构、应用架构、云基础架构这几大类，业务架构主要着眼于控制业务的复杂性，基础架构着眼于解决分布式系统中存在的一系列问题。无论何种架构，都希望能实现系统的可变的同时保障业务的高可用。

注意：

• 很多时候架构的视角/分类没有明显的边界，通常是交叉的；
• 有意思的是，软件架构及其视角往往和它所在的部门组织架构有着直接关系。

# 业务架构

核心是解决业务带来的系统复杂性，了解客户/业务方的痛点，项目定义，现有环境；梳理高阶需求和非功能性需求，进行问题域划分与领域建模等工作；沟通，方案建议，多次迭代，交付总体架构。

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看看京东业务架构（网上分享图）：

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# 应用/技术架构

根据业务场景的需要，设计应用的层次结构，制定应用规范、定义接口和数据交互协议等。并尽量将应用的复杂度控制在一个可以接受的水平，从而在快速的支撑业务发展的同时，在保证系统的可用性和可维护性的同时，确保应用满足非功能属性要求（性能、安全、稳定性等）。技术架构主要考虑系统的非功能性特征，对系统的高可用、高性能、扩展、安全、伸缩性、简洁等做系统级的把握。

不限于如下视角，主要表示应用开发中的软件架构视角...

# 视角：功能视角

功能视角和业务视角有重合的地方，主要针对开发而言的服务功能；

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# 视角：技术视角-总体

技术框架（technological Framework）是整个或部分技术系统的可重用设计，表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法;另一种定义认为，技术框架是可被技术开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。

从技术层面描述，主要是分层模型，例如持久层、数据层、逻辑层、应用层、表现层等，然后每层使用什么技术框架，例如Spring、hibernate、ioc、MVC、成熟的类库、中间件、WebService等，分别说明，要求这些技术能够将整个系统的主要实现概括。

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# 视角：技术视角-数据架构

专注于构建数据中台，统一数据定义规范，标准化数据表达，形成有效易维护的数据资产。打造统一的大数据处理平台，包括数据可视化运营平台、数据共享平台、数据权限管理平台等。

# 视角：技术视角-基础架构

PAAS，IAAS...

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# 视角：技术视角-运维架构

负责运维系统的规划、选型、部署上线，建立规范化的运维体系。

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# 物理架构

物理架构关注软件元件是如何放到硬件上的，专注于基础设施，某种软硬件体系，甚至云平台，包括机房搭建、网络拓扑结构，网络分流器、代理服务器、Web 服务器、应用服务器、报表服务器、整合服务器、存储服务器和主机等。

# 以一个银行系统为例

下面为业务性能及网络性能监控的物理部署架构图，分网络接入层和汇聚层两个层次对网络流量报文进行捕获和深入分析。

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物理部署架构设计说明：

• （1）通过4台TAP设备获取青山湖和艾溪湖两个数据中心、五个机房相关应用服务器接入交换机的镜像流量，并进行规则过滤；
• （2）通过1台高性能汇聚TAP来获取艾溪湖数据中心二层汇聚交换机和核心交换机的镜像流量，并进行规则过滤；
• （3）艾溪湖主数据中心各机房接入层TAP设备的流量共享给汇聚TAP设备；
• （4）BPC系统的5台BPC服务器在两个数据中心的每个机房进行分布式部署、解码和分析，并集中展示；
• （5）NPM系统在艾溪湖数据中心部署一台管理端服务器，并在每个数据中心各部署一台NPM探针服务器，通过分布式部署、捕获数据，集中监控展示的方式，监控两个数据中心的各业务系统的网络性能；
• （6）通过双数据中心、多机房分布式部署的方式，端到端的监控业务在各个环节的流转情况，实时监控，快速定位。

下面为运维大数据平台的物理部署拓扑图，分为三个集群，Hadoop集群、ES日志集群和Kalfka消息集群。

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物理部署架构设计说明：

• 配置多台服务器做Hadoop集群，满足不同应用和系统日志的单系统与跨系统交易日志统计与分析，满足数千个基础监控分区的基础性能分析与运行性能指标预测等，以及指性能标入库与历史日志数据入库的存储需要。
• 配置多台服务器做ES集群，承载实时统一日志查询与分析平台的任务，满足数天至一个月不同需求的日志查询和分析需求，历史日志查询需要从HDFS中将数据导入至ES中，进行二次查询。
• 配置多台服务器做Kafka集群用于实时的指标型与日志型数据流的采集，满足实时监控的需求。

# DDD到各种架构

领域驱动设计的战略核心即是将问题域与应用架构相剥离，将业务语义显现化，把原先晦涩难懂的业务算法逻辑，通过领域对象（Domain Object），统一语言（Ubiquitous Language）转化为领域概念清晰的显性化表达出来。

• 统一语言，软件的开发人员/使用人员都使用同一套语言，即对某个概念，名词的认知是统一的，建立清晰的业务模型，形成统一的业务语义。将模型作为语言的支柱。确保团队在内部的所有交流中，代码中，画图，写东西，特别是讲话的时候都要使用这种语言。例如账号，转账，透支策略，这些都是非常重要的领域概念，如果这些命名都和我们日常讨论以及 PRD 中的描述保持一致，将会极大提升代码的可读性，减少认知成本。。比如不再会有人在会议中对“工单”、“审核单”、“表单”而反复确认含义了，DDD 的模型建立不会被 DB 所绑架。

• 面向领域，业务语义显性化，以领域去思考问题，而不是模块。将隐式的业务逻辑从一推 if-else 里面抽取出来，用通用语言去命名、去写代码、去扩展，让其变成显示概念；很多重要的业务概念，按照事务脚本的写法，其含义完全淹没在代码逻辑中没有突显出来。

• 职责划分，根据实际业务合理划分模型，模型之间依赖结构和边界更加清晰，避免了混乱的依赖关系，进而增加可读性、可维护性；单一职责，模型只关注自身的本职工作，避免“越权”而导致混乱的调用关系。通过建模，更好的表达现实世界中的复杂业务，随着时间的发展，不断增加系统对实际业务的沉淀，也将更好的通过清晰的代码描述业务逻辑，模型的内聚增加了系统的高度模块化，提升代码的可重用性，对比传统三层模式中，很有可能大量重复的功能散落在各个 Service 内部。

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未完待续。。。