亚马逊副总裁兼CTO Werner眼中的复杂系统架构设计思维

相比建立一个系统，更应该关注可管控性，这是系统设计的关键。

2024亚马逊云科技re:Invent大会的精彩仍在继续，亚马逊副总裁兼CTODr. Werner Vogels关于系统架构的主题分享，可以说是每年的压轴之作。在去年俭约架构设计理念基础上，今年关于复杂系统架构设计原则的深度解析，再一次点燃了架构师的热情。

开场短片中，Werner重点介绍了亚马逊内部“two-pizza team”文化，这是创新人贝索斯曾提出的一个理念——“团队颗粒度越小，协作就越好”，也是底层架构设计的精髓，背后其实是微服务技术逻辑在支撑。亚马逊用这一理念开启了十多年探索，在创新和效率上取得显著成果，简约架构、松耦合、无状态服务……其实都是这一技术理念的产物。

面向未来，系统架构的复杂性一直在增加，我们该如何继续扩大规模，提高系统可靠性？“复杂无处不在，请为失败做好准备。”Werner认为，无论是单体服务、微服务，还是纳米服务，每一项服务都有争议，企业正确的做法是“按需选择”，根据业务需求以及成本等相关要素去选择适合的技术路线。

复杂系统设计的六大法则

问题是，什么是复杂性？是不断增加的组件吗？Werner以单轮车、双轮自行车和三轮车为例，说明组件数量并不能代表系统整体的复杂性。

从泰斯勒定律来看，复杂性有一个内在逻辑，即每个应用程序都承载着其固有的、不可削减的复杂度，无论是在产品开发阶段还是用户交互过程中，这种复杂度都无法被随意消除，只能通过各种方式进行调整与平衡。

用Werner的原话概括，复杂性既无法创造，也无法摧毁，只会被转移到其他地方。同时，并非所有的复杂性都相同，有一种复杂性是由不断变化的技术或者缺乏架构设计思维导致。最终，这样的系统会消减你的速度，使系统难以维护。

那么，意想不到的复杂性有哪些迹象呢？比如：功能开发交付变慢、频繁的故障事件需要升级处理、费时费力的调试、代码基础库不断膨胀、到处都是依赖关系等等。

Werner表示，企业要想从容应对不断增加的复杂性，在系统设计时应该秉承六个原则：

1、可持续的演进架构

进化是人类进步的源泉！正如达尔文的进化论所言，物种的起源不是神创造，而是经过长时间的演化，逐渐形成新类型、新物种。

同样，可持续演进架构应该从第一天开始学会管理环境，防止复杂性失控。另外，随着时间的推移，还需要对系统架构不断优化。可进化不同于可维护性，可进化性是长期的复杂性处理策略；而可维护性是确保系统在短期内正常工作。

2、将复杂系统拆分

亚马逊云科技将复杂系统拆解为一系列低耦合、高内聚的小型组件，并配备清晰定义的API以促进组件间的无缝通信，成功打造了更直观的前端服务，比如：Amazon CloudWatch，这是一项监控应用性能、响应变化、优化资源利用及提供操作健康洞察的服务。

3、组织架构需要和技术架构匹配

在构建日益复杂的系统时，组织本身的复杂性往往与系统软件不相上下。而构建高效团队的首要秘诀是拒绝自满。

即便一切顺利，也需要保持警惕，不断审视潜在风险，随时发现问题解决问题。在保持自醒的同时，要建立一个信任型团队，给予团队一定的自主权和决策权。

4、以单元化技术架构缩小影响范围

将服务拆解为基于单元的架构，能够有效地隔离问题，避免其影响其他单元。理想的单元设计应足够庞大,以应对可预见的最大工作量，同时又要足够小巧，便于进行大规模测试。准确来说，我们需要在规模与可操作性之间找到一个平衡点，这将有助于维护客户更长远的可靠性和安全性，并显著缩小问题对客户的影响范围。

5、以可观测性系统消除不确定性影响

构建一个高度可预测的系统，能够有效降低不确定性的影响，而事件驱动的架构在此方面尤为宝贵。以Amazon Route 53为例，它提供了高可用性和可扩展性的域名系统（DNS）、域名注册以及健康检查云服务。通过减少频繁的DNS数据库重新配置，转而专注于在接收到请求后即时进行健康检查，使整个处理流程变得高度可预测。

6、自动化处理不需要人为决策的事务

许多开发人员和工程师所面临的关键任务往往既艰巨又枯燥。相较于询问“我们应该自动化什么？”，更应思考的是“我们不自动化的是什么？”。因此，理想状态是将所有无需高度判断力的工作实现自动化。

举例来说，客户可以利用无服务器智能工作流技术，创建一个不稳定Ticket分类系统。在这个系统中，针对明确用例设计的自主AI代理能够自主解决问题，或在必要时升级为人类介入，从而极大地提升了效率。

典型的复杂架构设计：Amazon S3、Amazon Aurora DSQL、Amazon DynamoDB

现实业务环境中，一提到复杂系统，很多人会知难而退。那么，一些领先应用在进行系统设计的时候，会秉承哪些设计原则或者理念呢？在亚马逊云科技几款经典产品中，系统架构设计绝对是加分项！

AmazonS3

Amazon S3 团队工程师Andy以拖拉机拉雪橇为例，说明分布式系统设计不能只盯着“缓冲区”，随着引擎的发动，复杂性也会增加。Amazon S3之所以有今天的成功，是因为架构设计团队始终保持专注和耐心。通过专有威胁模型，企业可以有效预测风险。

另外，组织人员也要与技术架构匹配，需要建立小型团队，让每个成员都有紧迫感和所有权意识，直至达到前文提到的two-pizza team的水平。

AmazonAurora DSQL

采用分布式系统应对复杂性挑战，Amazon Aurora DSQL是个典型案例。在CAP定理中，一个系统有三个特性，包括一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），通常三个要素只能同时实现两点，不能三者兼顾。

过去，很多厂商一直在为CAP的“既要又要也要”努力，但一直没有实际进展，Aurora DSQL采用并行处理命令，再通过时间戳（Amazon Time Sync Service）、漂移问题的解决，降低了延迟问题。

为了实现多区域强一致性和低延迟能力，Amazon Aurora DSQL将事务处理与存储解耦，以克服通用方法的局限性，这意味着用户体验得到大幅提升，将以光速实现信息的来回传递。在信息传输过程中，Amazon Time Sync Service可以确保所有区域都能准确追踪数据库操作的顺序，该服务在每个EC2实例上集成硬件参考时钟，并与卫星连接的原子钟实现同步，为全球各地的用户提供微秒级的精确时间保障。

目前，Amazon Aurora DSQL号称是最快的无服务器分布式SQL数据库，用户可创建99.999%多区域可用、高度一致且PostgreSQL兼容的应用程序，而且不必管理基础设施。对于一个基本的 10次事务SQL语句，Amazon Aurora DSQL的读写吞吐量是其4倍。

Amazon DynamoDB

除了在关系型数据库中实现多区域、强一致性和低延迟特性，亚马逊云科技在其流行的NoSQL数据库Amazon DynamoDB上推出了类似的功能。

借助Amazon DynamoDB Global Tables，用户不仅用来创建和现代化企业的关键应用程序，还能确保多区域应用程序能一直读取最新数据，并且不需要更改任何代码。

结尾

正如Werner所言，虽然复杂性不可避免，但只要遵循一系列架构设计原则去不断迭代，就可以让未来系统始终保持可持续、可控、可靠和简化。需要重点强调的是，相比建立一个系统，更应该关注可管控性，这是系统设计的关键。

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