我如何梳理一个微服务系统

HAOVP 从代码、配置和部署文件逐渐变成一套完整项目后，我开始重新梳理它的系统结构。仅有代码还不够，我需要说明这个系统为什么这样设计、各个模块如何协作、仓库材料能证明哪些能力，以及哪些结论还需要测试。

面对网关、认证、用户、内容、评论、推荐和管理等多个服务，如果直接按文件目录记录，很容易变成模块清单。我需要先建立一条主线，再把需求、架构、实现、部署和验证放到合适的位置。

先确定文档要回答什么

我先把问题分成四层：

为什么做这个系统
    -> 系统需要解决哪些需求
    -> 为什么选择当前架构和技术
    -> 实现与验证能支持什么结论

这四层对应不同证据：

• 背景说明需要可靠的公开资料支持；
• 需求分析需要来自实际功能范围；
• 架构与实现需要由仓库、配置和代码支持；
• 测试结论需要可复现的测试记录支持。

如果把这几类内容混在一起，设计目标很容易被写成已经实现，配置文件也容易被当成验证结果。

从文档目录建立主线

我先搭出六个主要部分：

项目背景与目标
相关技术与选择依据
系统需求与总体设计
核心模块实现
高可用方向与边界
测试方法与结果

这个顺序不是简单按开发时间排列，而是一条论证链：先说明问题，再介绍解决问题需要的技术，然后给出系统设计、实现方式和验证方法。

每一部分都要能回答一个具体问题。例如：

• “微服务模块划分”解释服务边界；
• “模块间通信与协作”解释请求怎样跨服务流动；
• “数据库设计”解释数据归属和关系；
• “服务注册与发现”解释实例怎样被找到；
• “流量控制与熔断降级”解释异常怎样被限制；
• “缓存策略与数据一致性”解释性能和状态之间的取舍；
• “测试环境与方法”解释结论怎样得到。

如果某一节只能堆技术名词，却无法说明它在系统中的作用，就需要重新调整。

把仓库结构翻译成系统结构

仓库中的模块结构更接近开发视角：

统一网关
认证服务
用户服务
内容服务
评论服务
推荐服务
管理服务
公共模块
前端用户端与管理端
基础设施与部署文件

系统文档需要把这些模块放进更大的关系中：

客户端
    -> 网关与访问控制
    -> 业务服务
    -> 数据库、缓存、对象存储和消息组件
    -> 监控与部署

这样写可以避免逐个类、逐个接口介绍。文档关注的是服务职责、调用关系和关键实现，代码细节只在能说明设计时出现。

先画边界，再写模块

微服务系统最容易出现的问题，是每个模块都写了很多功能，却没有说明边界为什么这样划分。

我会先为每个服务写一张简表：

表中的内容是对 HAOVP 服务职责的概括，不包含内部地址和真实配置。

当“负责什么”和“不负责什么”都能写清楚时，服务拆分才不只是项目中存在多个目录。

技术章节不能脱离使用场景

系统中会出现 Spring Cloud、Nacos、Gateway、Sentinel、MySQL、Redis、MinIO、RocketMQ 和 FFmpeg 等内容。如果按百科形式介绍，每一节都可能正确，但与项目关系不大。

我更希望按“问题—选择—边界”来写：

服务地址会变化
    -> 使用 Nacos 做注册发现
    -> 实例健康不等于业务链路健康

外部请求需要统一入口
    -> 使用 Gateway 做路由和通用校验
    -> 业务权限仍由业务服务判断

视频文件不适合放进关系数据库
    -> 使用对象存储保存文件
    -> 元数据和业务状态仍由数据库管理

这样既能说明为什么使用某项技术，也能保留它解决不了的问题。

设计、代码和部署要相互核对

架构图、部署图和时序图不能只追求完整。每画出一个节点或一条调用线，我都需要回到项目中找依据。

我会按以下顺序核对：

文档中的技术或组件
    -> README 是否列出
    -> 依赖是否存在
    -> 配置是否存在
    -> 代码是否真正调用
    -> 部署文件是否包含
    -> 是否有运行或测试记录

不同层级支持的写法不同：

• README 中的规划可以写“项目计划采用”；
• 依赖和配置存在可以写“项目已接入相关组件”；
• 代码路径存在可以说明具体实现；
• 部署成功和测试通过必须有单独记录。

例如，技术分析中可以讨论某种分布式事务或数据库集群方案，但如果仓库中没有对应运行时依赖和验证记录，就不能在实现说明中直接写成已经完成。

代码示例只保留关键部分

项目文档不需要粘贴完整控制器或服务实现。过长代码会遮住真正想说明的逻辑，也可能带出内部配置。

我会把代码示例缩小到一个判断点：

public Result<?> handle(Request request) {
    validate(request);
    Object result = service.execute(request);
    return Result.success(result);
}

这是结构示例。真正整理代码片段时，需要选择能够说明认证、缓存、推荐或容错逻辑的片段，并去掉无关代码、真实地址、密钥和测试数据。

每段代码前后还要回答：

• 这段代码解决什么问题；
• 为什么放在这一层；
• 异常时怎样处理；
• 它与其他服务怎样协作；
• 当前实现还有什么限制。

没有这些解释，代码片段本身不能证明设计合理。

图表要与文字互相补充

微服务系统中，很多关系只靠文字很难讲清。我准备使用不同图表表达不同问题：

• 架构图：系统由哪些层和组件组成；
• 模块图：服务职责与依赖关系；
• 时序图：登录、上传或评论等请求怎样流动；
• 数据库关系图：核心实体怎样关联；
• 部署图：服务实例和基础组件放在哪里；
• 测试表：输入、步骤、预期和实际结果。

一张图只解决一个主要问题。把所有服务、端口、数据库表和调用关系挤在一张图里，信息很多，却不一定更清楚。

图中的名称还要和正文、代码保持一致。如果正文写“内容服务”，图里却使用另一个历史名称，读者会误以为是两个模块。

高可用章节先写能力边界

“高可用”不能只靠多节点、Docker Compose 或几个中间件支撑。

我把高可用拆成几个可以单独检查的方面：

服务发现与多实例
统一入口与流量控制
超时、熔断和降级
数据复制与故障切换
缓存与数据一致性
对象存储副本
监控、告警与恢复

每个方面都要区分：

• 理论上解决什么问题；
• HAOVP 当前采用什么方案；
• 配置和代码完成到什么程度；
• 还需要怎样测试；
• 哪些故障仍可能让系统不可用。

例如，单机 Compose 可以统一编排环境，但宿主机故障时所有容器仍可能一起不可用；MySQL 主从提供副本，但没有选主和流量迁移就不等于自动故障切换；对象副本同步也不等于原生分布式存储。

把这些边界写出来，比笼统地说“系统具备高可用”更准确。

测试部分先写方法，不提前写结果

当前已经规划了功能、性能、压力和容错测试，但 3 月 21 日这一天，我只能先确定测试方法和记录格式，不能用尚未完成的测试填结论。

一个测试条目至少包含：

测试目标
前置条件
请求或操作步骤
预期结果
实际结果
日志或数据证据
是否通过
异常与备注

功能测试要覆盖登录、视频、评论、推荐和管理等主要链路；容错测试则要明确停止哪个实例、怎样观察故障、如何判断恢复。

性能测试同样不能只写一个平均响应时间。还需要记录并发模型、请求分布、测试时长、数据规模、环境资源和高分位耗时。环境和方法不完整，单个数字没有足够意义。

用事实强度约束文档用词

整理过程中，我给常见写法设了一条强度顺序：

计划采用
    < 已完成设计
    < 已有配置或代码
    < 已部署运行
    < 已经过指定场景验证

只有证据到达相应层级，才能使用更强的表达。

这条规则也适用于个人职责。HAOVP 是我的个人项目，我负责需求理解、架构和技术决策、任务拆解、代码审查、测试判断、联调与验收；Codex 辅助代码实现、局部重构、测试补充、问题排查和文档整理。工具辅助不能被写成工具独立完成，也不能因为项目由我独立完成，就扩大成所有技术方案都已经达到生产级水平。

每部分完成后做一次反向检查

一部分写完后，我不会只检查错别字，而是从结论往回找证据：

这一节得出了什么结论？
    -> 结论依赖哪些事实？
    -> 事实来自代码、配置、文档还是测试？
    -> 来源时间是否早于当前记录时间？
    -> 是否把设计和实现混在了一起？
    -> 是否泄露了账号、地址或个人信息？

如果某句话找不到来源，就把它改成设计目标、待验证问题，或者直接删除。

这次梳理给我的结果

这次系统梳理让我从“功能能不能运行”转向“系统能不能被解释”。服务为什么拆分、数据为什么放在这里、故障为什么不会或仍然会扩散，都需要明确答案。

目前项目文档的主线已经建立，接下来要继续核对图表、实现片段和测试方法，把设计、代码、部署与验证分别放在正确位置。文档可以总结项目，但不能替项目补出不存在的实现；只有能从材料和测试中追溯的内容，才适合作为结论写下来。