极客时间：《从 0 开始学架构》架构设计流程：识别复杂度
架构设计第 1 步：识别复杂度
架构设计的本质目的是为了解决软件系统的复杂性，所以在我们设计架构时，首先就要分析系统的复杂性。只有正确分析出了系统的复杂性，后续的架构设计方案才不会偏离方向；否则，如果对系统的复杂性判断错误，即使后续的架构设计方案再完美再先进，都是南辕北辙，做的越好，错的越多、越离谱。
架构的复杂度主要来源于“高性能”“高可用”“可扩展”等几个方面，但架构师在具体判断复杂性的时候，不能生搬硬套，认为任何时候架构都必须同时满足这三方面的要求。实际上大部分场景下，复杂度只是其中的某一个，少数情况下包含其中两个，如果真的出现同时需要解决三个或者三个以上的复杂度，要么说明这个系统之前设计的有问题，要么可能就是架构师的判断出现了失误，即使真的认为要同时满足这三方面的要求，也必须要进行优先级排序。
如果运气真的不好，接手了一个每个复杂度都存在问题的系统，那应该怎么办呢？答案是一个个来解决问题，不要幻想一次架构重构解决所有问题。
PS:正确的做法是将主要的复杂度问题列出来，然后根据业务、技术、团队等综合情况进行排序，优先解决当前面临的最主要的复杂度问题
识别复杂度对架构师来说是一项挑战，因为原始的需求中并没有哪个地方会明确地说明复杂度在哪里，需要架构师在理解需求的基础上进行分析。有经验的架构师可能一看需求就知道复杂度大概在哪里；如果经验不足，那只能采取“排查法”，从不同的角度逐一进行分析。
但对于架构师来说，关注的不是一天的数据，而是 1 秒的数据，即 TPS 和 QPS。我们将数据按照秒来计算，一天内平均每秒写入消息数为 115 条，每秒读取的消息数是 1150 条；再考虑系统的读写并不是完全平均的，设计的目标应该以峰值来计算。峰值一般取平均值的 3 倍，那么消息队列系统的 TPS 是 345，QPS 是 3450，这个量级的数据意味着并不要求高性能。
对于架构师来说，常见系统的性能量级需要烂熟于心，例如nginx负载均衡性能是3万左右，mc的读取性能5万左右，kafka号称百万级，zookeeper写入读取2万以上，http请求访问大概在2万左右
架构师推动是主要的，架构师需要五项全能：技术，沟通，推动，管理，撕逼
补课：参考：
TPS：Transactions Per Second，意思是每秒事务数，具体事务的定义，都是人为的，可以一个接口、多个接口、一个业务流程等等。一个事务是指事务内第一个请求发送到接收到最后一个请求的响应的过程，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
以单接口定义为事务为例，每个事务包括了如下3个过程：
a.向服务器发请求
b.服务器自己的内部处理（包含应用服务器、数据库服务器等）
c.服务器返回结果给客户端
如果每秒能够完成N次这三个过程，tps就是N；
如果多个接口定义为一个事务，那么，会重复执行abc，完成一次这几个请求，算做一个tps
QPS：Queries Per Second，意思是每秒查询率，是一台服务器每秒能够响应的查询次数（数据库中的每秒执行查询sql的次数），显然，这个不够全面，不能描述增删改，所以，不建议用qps来作为系统性能指标。
