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众所周知，架构特点多以"ility"结尾（例如 scalability、deployability），也被称为 NFR（非功能需求）、质量属性。架构的特点没有固定清单，但标准是有的，就是 ISO25010：
我们从业务需求（业务特征）、我们期望的系统运营方式（运营特征）中总结出这些特点，它们是隐式的、贯穿各领域，是架构师在字里行间能看出来的特点。《软件架构基础》书中的这张表是隐藏特点的一个例子。
《实践中的软件架构》一书中对架构特点解释得很清楚。
刺激的来源 （Source of Stiumulus）可以是角色、触发事件的东西等。刺激 （Stimulus）是实际产生的事件。环境（Environment）代表事件发生的系统条件。工件 （Artifact）是系统中正在被刺激的部分。响应 （Response）就是工件在我们应该度量（measure）的刺激下的行为方式。背景了解完毕，让我们来看具体的特点。
根据 Smith 所说，“性能是指响应能力：响应特定事件所需的时间，或给定时间间隔内处理的事件数”。性能可以有以下指标：
首先我们要了解影响性能的因素。
我们需要控制需求，为此我们可以使用队列、节流和背压机制。通过改进算法，我们可以减少资源需求。通过设置最大响应时间（超时）和某种优先级，我们可以进一步控制需求。
可以使用垂直缩放来获得更好的响应时间。提高性能的另一种方法是并发。还需要注意阿姆达尔定律。
加速效果的瓶颈是程序的串行部分。例如，如果 95％的代码可以并行化，则并行计算的理论最大加速比将是 20 倍。
限制你的资源、对所有内容（线程、队列）实施固定的生产限制、规划资源使用并尽可能避免争用……这些说起来容易，做起来难。还可以充分利用缓存、水平缩放、添加多个处理单元等。
你应该了解你的框架和你的数据库，并优化它们。
根据《牛津词典》，可靠意味着质量或性能始终如一，且能够被信任。可靠性可以用平均故障间隔时间（MTBF）来表示，可靠性 =exp（-t/MTBF）。
可靠性很难用数字度量。我们可以用一些软件指标衡量复杂度和代码覆盖率，以了解可靠性的边缘情况。适应度函数也可用于度量可靠性。未解决问题的数量、成功的构建和部署的数量也是一些可用指标。ISO-9001 是衡量可靠性的另一种方法。
遵循最佳工程实践将产生更好的产品。使用更好的管理实践和流程，可以实现更高的可靠性。突变测试技术会让系统考虑边缘情况。混沌测试是提高可靠性的另一个重要工具。总之我们要强化系统来提高可靠性。
表示可用系统时间与总工作时间的比率。这是可靠性之上的另一层。它是系统掩盖或修复特定阈值（例如时间间隔）内故障的能力。可用性可以表示为
MTBF= 平均无故障时间；MTTR= 平均修复时间
于是我们计算出下表：
为了提升它，首先我们需要检测潜在的故障。
检测到异常情况后，我们可以进行干预。
弹性指的是系统遇到问题时可以降级（而非中断服务），等待问题修复完成，表示的是系统在遇到严重故障时的持续运行能力。为实现弹性，需要提前设置防御机制（断路器模式）。弹性有时被称为容错性 。弹性系统指的是可以适应压力并持续运行的系统。很难用数字指标来度量弹性。
首先是确定潜在风险：系统有哪些关键功能？哪些硬件至关重要？然后我们需要实施保护策略，为此需要检查哪些事件可能导致这些重要部件发生故障。找出风险因素后就需要确定容忍阈值。具体的保护策略包括对请求数和线程数施加限制、缓存相同的请求、批量发送请求等。
它包括可靠性 、可用性 、弹性 、可持续性 （可用性 / 弹性的比值）、可恢复性 （弹性函数）和稳健性 （可靠性函数）。我们应该始终将它们视为一个整体。
拿一辆汽车来说，如果它是新车并且是知名的可靠品牌（例如梅赛德斯），我们可以说它是可靠的。它有备用轮胎，所以有一些可用性。四轮驱动意味着弹性，其中两轮出故障还有两轮能工作（但性能会下降）。可持续性是可用性（备用轮胎）和弹性（四轮驱动）的综合。健壮性在这里可以指道路通过能力。如果汽车是电动的，那么充电速度就是一个可恢复性指标。
它是系统在重负载下在可接受的阈值内的执行能力。它分为手动和自动可伸缩性两种，后者也叫灵活性 。当负载突增时，系统会做出反应并水平缩放（添加 / 删除更多实例）。我们可以查看 CPU 和内存来观察这些突发事件。这些突发操作完成后，系统将杀死不必要的实例，从而降低成本。垂直伸缩意味着我们向系统添加了更多物理资源（例如更多的内存、更好的 cpu）。
这里涉及到 devops，最好使用 aws fargate 之类的云服务。下图中可以看到放大和缩小策略。
它实际上是许多特点的集合： 机密性是指系统保护用户数据安全的能力； 完整性是保护外部资源免遭篡改的能力； 身份验证允许用户访问系统； 授权则告诉用户可以访问系统的哪些部分。授权通常使用 RBAC、ACL 或 ABAC 来实现。 不可否认性保证了消息的发送者不能否认自己发送了消息，并且接收者也不能否认自己接收了消息。
首先我们需要检测。
针对攻击行为，我们需要制定灵活的应对策略。大多数情况下我们可以撤消访问权限，在某些极端情况下我们可以关闭系统，当然最好还是避免后一种情况出现。最好使用成熟的安全解决方案，自行实现往往不是好办法。
它表示系统与外部系统通信的能力。合约接口是互操作性中最重要的概念，其涵盖了通信的所有方面，包括错误处理。
最好的策略是使用企业集成模式。如果用到多个通信协议，这种策略就是最佳方法。
也称为可变性 ，其描述了系统变化的难易程度。一般来说它是一个隐含的特征。作为架构师，你要知道系统变化的概率是未知的，但一旦出现变化，系统应该能够优雅地应对。变化是软件世界中唯一确定的事物。话虽如此，我们不能将整个系统都设计为可变组件。如果每个组件都是即插即用组件，设计就做不完了。因此我们需要找到那些变化概率很高的部分。
有两个维度。作为一名架构师，你需要确定哪些部分具有较高的变化概率；作为软件工程师，你必须确保这些部分容易改动。遵循 SOLID 原则是一个很好的开始。可以使用适应度函数度量传入和传出耦合。我们需要计算变化成本。比如要构建一个 UI 表单，它需要的位置比我们最初想像的要多，则我们可以复制粘贴代码并进行必要的调整，也可以构建一个新组件并插进来。然后我们得到了变化的成本：
N x 编写代码的成本（复制粘贴）<= 编写组件 +（N x 将其插进来的成本）
还需要考虑时间，观察较长的时间才能得到可靠的观察结果。
所有系统都应封装在某种工件中，可以是 war、jar、ear、apk、dll、gem 等。它们被部署在能够运行它们的环境中。由于 Docker 的进化，现在我们可以在一台机器上拥有多个环境。可部署性是一种将代码转换为客户可用产品的机制。
最有效的是实施持续集成 / 持续部署（CI/CD）。认真的话，每次代码推送都将触发一个生产部署。为此，应通过适应度函数和自动化测试来保护你的代码。它是抗脆弱性的关键部分。我们希望能按需部署，一键完成工作。我们也会部署硬件。使用基础架构即代码之类的技术可以提高效率。
在所有系统中它都是一个重要特征。我们必须确保构建的系统尊重了客户的需求。复杂的系统很难测试。以微服务架构为例，我们有很多独立开发的活动部件。这个特征经常会让步给其他特征。为了使系统可测试，我们需要能控制每个组件的输入和输出。
请尽量控制系统的复杂性。我们应该构建较小的组件，不要重新发明轮子；还应该编写可测试的代码，在适当的位置应用 TDD。
这条特征是很难实现的。一切都是权衡取舍，而大多数情况下这一条都会被牺牲掉。但如果我们需要在有限的时间内快速构建某些东西，那么就应该优先考虑简单性。在构建 MVP（最小可行产品）时，我们关心的只有简单性。但请注意，实现目标之后，我们不应丢掉所有东西。不要与 PoC（概念验证）或某种 R&D 混淆。 可重用性在这里也很重要。
可以构建粗粒度的组件；使用 RAD 框架，例如 ApacheIsis、Vaadin 或 JHipster；牺牲简单性之前请确保自己能承受对应的代价；遵循 KISS 原则。记住时间是关键：先跑起来，再考虑美观和性能。
指的是系统从一个操作系统移植到另一个的能力，它会影响编程语言的选择。例如，我们知道为了运行 Java 代码需要一个 JVM，因此问题就是“JVM 是否可移植？”答案是肯定的。另一个例子是 golang：它打包为二进制文件，不需要外部依赖项，因此是可移植的。一些微软专属技术就不行，它们只能运行在微软操作系统中。
一个显而易见的选项就是容器化、docker。一个 docker 引擎能够运行多个隐藏了实现细节的 docker 容器。
谈到易用性时通常会提到可配置性 ，即用户自定义系统的能力，比如通过 UI 主题更改外观和配置系统行为（例如控制用户访问权限等）。还有本地化，也称为 i18n（internationalization）。它指的是系统支持多种标准的能力，一般是通过用户体验（UX）实现的。这里的标准指的是语言、货币、公制单位、字符编码等。本地化资源通常是静态的。
可访问性是另一个易用性特征。世界上有些人是残疾的（失明、听力受损、色盲），我们如何确保这些人可以受益于我们的系统呢？对于色盲来说，选择颜色会花很多时间。Siri/Alexa 是盲人的好帮手。考虑可访问性时，请想到我们的祖父母是不是能方便地使用我们的系统。
另外还有可支持性 ，比如说帮助页面或者 24x7 技术支持。我们应该努力让系统直观易用，这会影响可学习性，也就是用户习惯系统所需的时间。用户培训和帮助页面之类的策略很好用。
它是描述系统对即插即用组件需求程度的特征。对于使用内核架构的系统来说，这是很重要的特征。Eclipse Platform 和 OSGI 标准就是经典的例子。
它是系统应对压力、冲击、波动、噪声、错误、故障或攻击的能力。
首先我们要敲打敲打系统。可以使用 CI/CD，它们本来就是做这种事的。每次代码更改都必须投入生产。当然，我们也要有防御机制，适应度函数就是个好方法； Simian Army 也是个不错的工具。
它是指系统无缝升级自身的能力。对于非 Web 产品（例如 App Store 和 google Play），这很容易实现，因为它们的升级能力是嵌入到 OS 中的；涉及到 Web 应用时，事情就麻烦多了。
首先我们需要为服务提供版本控制。下一步是使用蓝绿部署或金丝雀部署等策略进行零停机的时间部署。
不管我们需要的是哪种第三方工具和框架，都应该得到它们的合法授权。我们需要重视开源软件的合规性因素，因为它们可能会附带一些我们不想要的额外约束。没有人愿意暴露自己的源代码，因此我们应该远离 GPL 许可证。在欧盟，《GDPR》已成为强制规定，因此我们需要确保系统符合其规定。还要考虑一些 ISO 标准，公司可能需要遵循某些流程才能符合它们的要求。
理想情况下，每家公司都应该有一个法律部门，但现实并非如此。适应度函数（例如许可证检查）可以保护我们免受列入黑名单的许可证的影响。在设计系统时，我们必须找到一种保护用户数据隐私的方法。
可能是最重要的架构特点。一切都有成本，虚拟的、还是现实的都一样。任何成本都可以换算成金钱。如果我们需要购买某些工具（IDE）、云服务（例如 AWS）、第三方框架（例如 new-relic）的许可证，则总会产生财务成本。开发团队也要发工资，学习新技术或培训团队成员需要花钱。不尊重敏捷宣言是有代价的；错误的代码要付出代价；缺少单元测试会有代价；缺少 CI/CD 会有代价；没有基础架构即代码也会有代价……这个列表是没有尽头的。
帮助客户控制成本是我们的责任。我们需要区分单纯的成本和投资，并让客户相信投资是划算的。
以 Scrum 流程为例，我个人认为它没什么用。在一个固定的周期（通常为两周）中，我们有这么多的仪式（计划、站会、演示、回顾），然后根据（猜出来的）估计值做计算，结果 Sprint 完成度 100％只是偶然而非必然。我们需要敏捷和适应，而不是盲目地遵循流程。我们应该减少会议和仪式，这样成本就会下降。我们应该专注于完成工作的本质要素。
测试是必要的投资，快速前进的唯一方法就是正确前进。我们必须说服客户，从长远来看，成本是会下降的。测试会减少错误的数量，从而减少成本。
代码质量是另一项投资。好的代码将带来更好的测试，提高稳健性、可维护性、可调整性等。与难以维护的系统相比，我们的更改花费的时间会更少，成本会下降。
指系统保留历史数据记录的能力。在数据是一等公民的系统中（例如财务系统），这个特征非常重要。数据绝不会删除，而只会归档，这主要是考虑到法律要求。可归档性是对可审计性的支持。
首先是在数据上使用时间戳（例如 updatedOn、createdOn）。然后要有一个 cron 作业，将所有低于特定阈值的数据移入历史表中。另一种技术是将数据标记为软删除，但这会影响查询性能。
这是支持重构历史的系统特征。我们必须记录所有关键操作（尤其是在安全场景中），以便重现问题并从错误中学习经验。我们也可以将这些记录用作法律依据。
记录每个关键操作并集中存放这些记录。可以使用 ELK ，或 sleuth-zipkin 工具。
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