设计模式简记-实战二：针对非业务的通过框架开发，如何做需求分析设计

3.11 针对非业务的通过框架开发，如何做需求分析和设计？

3.11.1 需求分析

对于非业务通用框架的开发，做需求分析的时候，除了功能性需求分析之外，还需要考虑框架的非功能性需求。

易用性
性能
扩展性
容错性
通用性

3.11.1.1 项目实例

设计开发一个小的框架，能够获取接口调用的各种统计信息，比如，响应时间的最大值（max）、最小值（min）、平均值（avg）、百分位值（percentile）、接口调用次数（count）、频率（tps）等，并且支持将统计结果以各种显示格式（比如：JSON 格式、网页格式、自定义显示格式等）输出到各种终端（Console 命令行、HTTP 网页、Email、日志文件、自定义输出终端等），以方便查看。

功能性需求
- 接口统计信息：包括接口响应时间的统计信息，以及接口调用次数的统计信息等。
- 统计信息的类型：max、min、avg、percentile、count、tps 等。
- 统计信息显示格式：Json、Html、自定义显示格式。
- 统计信息显示终端：Console、Email、HTTP 网页、日志、自定义显示终端。
- 线框图，原型设计
隐藏性需求
- 统计触发方式：包括主动和被动两种。主动表示以一定的频率定时统计数据，并主动推送到显示终端，比如邮件推送。被动表示用户触发统计，比如用户在网页中选择要统计的时间区间，触发统计，并将结果显示给用户。
- 统计时间区间：框架需要支持自定义统计时间区间，比如统计最近 10 分钟的某接口的 tps、访问次数，或者统计 12 月 11 日 00 点到 12 月 12 日 00 点之间某接口响应时间的最大值、最小值、平均值等。
- 统计时间间隔：对于主动触发统计，我们还要支持指定统计时间间隔，也就是多久触发一次统计显示。比如，每间隔 10s 统计一次接口信息并显示到命令行中，每间隔 24 小时发送一封统计信息邮件。
非功能性需求分析
- 易用性：易集成、易插拔、跟业务代码是否松耦合、提供的接口是否够灵活等等。
- 性能：低延迟，统计代码不影响或很少影响接口本身的响应时间；希望框架本身对内存的消耗不能太大。
- 扩展性：在不修改或尽量少修改代码的情况下添加新的功能。
- 容错性：对框架可能存在的各种异常情况都考虑全面，对外暴露的接口抛出的所有运行时、非运行时异常都进行捕获处理。
- 通用性：尽可能通用。除了接口统计这样一个需求，还可以适用到其他哪些场景中，比如是否还可以处理其他事件的统计信息，比如 SQL 请求时间的统计信息、业务统计信息（比如支付成功率）等。

3.11.2 设计

对于复杂框架的设计，几个小技巧，其中包括：

画产品线框图
聚焦简单应用场景
设计实现最小原型
画系统设计图等
这些方法的目的都是为了让问题简化、具体、明确，提供一个迭代设计开发的基础，逐步推进。

3.11.2.1 最小原型

对于性能计数器这个框架的开发来说，可以先聚焦于一个非常具体、简单的应用场景，比如统计用户注册、登录这两个接口的响应时间的最大值和平均值、接口调用次数，并且将统计结果以 JSON 的格式输出到命令行中。

//应用场景：统计下面两个接口(注册和登录）的响应时间和访问次数
public class UserController {
  public void register(UserVo user) {
    //...
  }
  
  public UserVo login(String telephone, String password) {
    //...
  }
}

要输出接口的响应时间的最大值、平均值和接口调用次数，我们首先要采集每次接口请求的响应时间，并且存储起来，然后按照某个时间间隔做聚合统计，最后才是将结果输出。

public class Metrics {
  // Map的key是接口名称，value对应接口请求的响应时间或时间戳；
  private Map<String, List<Double>> responseTimes = new HashMap<>();
  private Map<String, List<Double>> timestamps = new HashMap<>();
  private ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

  public void recordResponseTime(String apiName, double responseTime) {
    responseTimes.putIfAbsent(apiName, new ArrayList<>());
    responseTimes.get(apiName).add(responseTime);
  }

  public void recordTimestamp(String apiName, double timestamp) {
    timestamps.putIfAbsent(apiName, new ArrayList<>());
    timestamps.get(apiName).add(timestamp);
  }

  public void startRepeatedReport(long period, TimeUnit unit){
    executor.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
      @Override
      public void run() {
        Gson gson = new Gson();
        Map<String, Map<String, Double>> stats = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<String, List<Double>> entry : responseTimes.entrySet()) {
          String apiName = entry.getKey();
          List<Double> apiRespTimes = entry.getValue();
          stats.putIfAbsent(apiName, new HashMap<>());
          stats.get(apiName).put("max", max(apiRespTimes));
          stats.get(apiName).put("avg", avg(apiRespTimes));
        }
  
        for (Map.Entry<String, List<Double>> entry : timestamps.entrySet()) {
          String apiName = entry.getKey();
          List<Double> apiTimestamps = entry.getValue();
          stats.putIfAbsent(apiName, new HashMap<>());
          stats.get(apiName).put("count", (double)apiTimestamps.size());
        }
        System.out.println(gson.toJson(stats));
      }
    }, 0, period, unit);
  }

  private double max(List<Double> dataset) {//省略代码实现}
  private double avg(List<Double> dataset) {//省略代码实现}
}

统计注册、登录接口的响应时间和访问次数

//应用场景：统计下面两个接口(注册和登录）的响应时间和访问次数
public class UserController {
  private Metrics metrics = new Metrics();
  
  public UserController() {
    metrics.startRepeatedReport(60, TimeUnit.SECONDS);
  }

  public void register(UserVo user) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();
    metrics.recordTimestamp("regsiter", startTimestamp);
    //...
    long respTime = System.currentTimeMillis() - startTimestamp;
    metrics.recordResponseTime("register", respTime);
  }

  public UserVo login(String telephone, String password) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();
    metrics.recordTimestamp("login", startTimestamp);
    //...
    long respTime = System.currentTimeMillis() - startTimestamp;
    metrics.recordResponseTime("login", respTime);
  }
}

3.11.2.2 系统设计图

数据采集：负责打点采集原始数据，包括记录每次接口请求的响应时间和请求时间。数据采集过程要高度容错，不能影响到接口本身的可用性。除此之外，因为这部分功能是暴露给框架的使用者的，所以在设计数据采集 API 的时候，我们也要尽量考虑其易用性。
存储：负责将采集的原始数据保存下来，以便后面做聚合统计。数据的存储方式有多种，比如：Redis、MySQL、HBase、日志、文件、内存等。数据存储比较耗时，为了尽量地减少对接口性能（比如响应时间）的影响，采集和存储的过程异步完成。
聚合统计：负责将原始数据聚合为统计数据，比如：max、min、avg、pencentile、count、tps 等。为了支持更多的聚合统计规则，代码希望尽可能灵活、可扩展。
显示：负责将统计数据以某种格式显示到终端，比如：输出到命令行、邮件、网页、自定义显示终端等。