远在2009年，Martin Fowler与Rebecca Parsons在QCon SF做了一次题为Agilists and Architects: Allies not Adversaries Presentation的演讲。演讲主要讨论了在敏捷方法中的架构活动。相似的话题，Neal Ford则提出了紧急设计的概念，并发表了名为Evelutionary Architecture and Emergent Design(演进架构与紧急设计)的系列文章。这是很棒的一个讲解演进架构的系列文章，谈到了TDD、代码复用、连贯接口、DSL、重构、惯用法模式、指标等与演进架构和紧急设计有关的内容。

Neal Ford对软件架构的主要观点基于如下事实：

未来是不可预测的；
软件设计的最终目标是获得完整的源代码；
系统的复杂度分为偶发复杂度（accidental complexity）与本质复杂度(essential complexity);

于是，我们应该选择在最后责任时刻（Last Responsible Moment)去应对系统的复杂度。所谓“最后责任时刻”，即我们如果未及时采取措施，可能导致复杂度线性增加的时刻，如下图所示：

Ford提出的方法就是在开发中善于发现抽象与模式，并借助测试驱动开发，利用重构去导向设计。同时，我们还可以尝试使用一些考量代码质量的工具，获得质量指标，通过这些指标去发现问题（这些问题其实就是技术债），然后去及时解决问题。针对较难做出的架构决策，则可以利用Spike方式快速得出结论，甚至是原型方案。

事实上，演进式架构这个话题已经是老调重弹。让我们再回到2004年，Martin Fowler当然发表了文章Is Design Dead。文中谈到了计划式设计与演进式设计之间的区别。这篇文章算得上是溯本清源。在2007年我自己的书《软件设计精要与模式》中，也简单阐述了我对二者的理解。我给出了一个建筑学的隐喻：拙政园与周庄。拙政园是计划式设计的典范，没有详尽的计划，也许就不会有疏朗典雅的拙政园。周庄却并非某人在某一时刻灵感捕捉后的设计成果，而是经历了数百年的历史沧桑，渐进地增添与更替各种建筑，最后形成现在这般灵秀的水乡风貌。我在书中写道：

演进的设计，同样需要遵循架构设计的基本准则，它与计划的设计唯一的区别是设计的目标。演进的设计提倡满足客户现有的需求；而计划的设计则需要考虑未来的功能扩展。演进的设计推崇尽快地实现，追求快速确定解决方案，快速编码以及快速实现；而计划的设计则需要考虑计划的周密性，架构的完整性并保证开发过程的有条不紊。

2010年，我翻译了George Fairbanks的著作Just Enough Software Architecture。

书中除了计划式设计和演进式设计之外，还提到了第三种设计：Minimal planned design（最小计划设计），这算是一种中庸之道的选择。书中认为，演进式设计需要与一些敏捷实践配合，包括重构、测试驱动设计与持续集成。George认为计划式设计背后隐藏的思想是在构造开始之前，制订的计划可以设计出很好的细节。他还提到：

当架构为并行的多个团队所共享时，计划式架构设计就具有实践意义，在子团队开始工作之前，这种计划式设计颇为有效。

书中还写道：（对于多团队开发而言）计划式架构定义了高层的组件与连接器，并与局部的设计相匹配，而子团队则设计这些组件与连接器的内部模型。架构常常会保证整体的不变量与设计决策，例如建立并发策略、连接器的标准集、分配高层职责或定义某些局部的质量属性场景。

最小计划设计，则介乎于演进式设计与计划式设计之间。支持这种设计的人认为：如果完全采取演进式设计，可能会使得设计走向死胡同；而计划式设计又非常难，因为事先对系统并没有全面的了解，可能导致设计错误。在2002年Bill Venners对Martin Fowler的采访中，Martin Fowler认为，最合理的分配是20%的计划式设计，80%的演进式设计。在George的书中，作者认为需要权衡计划式与演进式设计。一种做法是在项目初期进行计划式设计，确保架构能够处理最大的风险。之后，就可以通过局部的设计来应对需求的变化，或者采用演进式设计，通过推行重构、测试驱动设计与持续集成对架构进行演化。

博客coding the architecture上的一篇文章Just enough architecture，从方法学的角度分析如何获得恰如其分的架构。

文章以及上图所表达出来的含义是：传统的瀑布式采取事先设计的做法，可以认为是计划式设计；敏捷方法学倾向于演进式设计；处于其中的RUP则更像是前面提到的最小计划设计。文中主要还是关注我们在架构过程中如何做到架构的“just enough”。事实上，这一观点在George Fairbanks的著作Just enough software architecture中被反复提到，要做到这一点，就需要采用风险驱动模型（Risk-Driven Model）。RDM的架构步骤分为三步：

• 识别风险并进行优先级排列
• 选择并应用相关技术
• 评估风险是否降低

其实风险驱动模型的三个步骤很容易理解，关键是我们应该如何识别风险，如何排列优先级，又该如何确定解决或控制风险的技术，并进行合理地评估，这是风险驱动模型的难点。我认为RDM带来的益处在于它给出了一个非常具有实践意义的驱动原则与方法，它告诉架构师，当我们在对系统进行架构时，需要从一开始就要重视风险，例如系统的安全性、可伸缩性、安全等诸多与质量属性有关的技术风险。

整体而言，这三种方式的设计各有优劣，我们应根据具体的场景，具体的项目，具体的团队进行针对性地分析。应该把握“因地制宜”的原则，认识到不同的项目需要不同的设计方式。对于不同的开发团队，做出的选择也会不同。例如，如果开发团队精于重构、测试驱动设计，并能很好地实施持续集成，就可以考虑采用演进式设计或最小计划设计。

我个人较倾向于Minimal planned design，至于它在演进式设计与计划式设计之前的权衡，不必完全照搬Martin Fowler给出的比例。参考DDD的分类，我将计划式设计的部分规划到战略式设计中，此时，我可以从用例出发，引入Bounded Context来寻找系统的核心领域与子领域。

通过Context Map并结合六边形架构，可以帮助我们识别Context或者说领域之间的通信方式与集成方式，从而获得整个系统的分布式架构模型。运用分层架构以及六边形架构驱动得出的Port与Adapter，可以帮助我们获得整个系统的应用逻辑架构。而Context自身，则可以作为业务逻辑架构的基础。

软件系统的质量属性算是特殊的一部分，可以借鉴质量驱动设计或风险驱动设计，来确定满足质量属性的架构方案。在这个过程中，我们可以参考常用的架构风格与架构模式。例如针对大数据处理、并发处理、资源管理、分布式架构，都有许多相应的模式与风格可供我们选择。架构风格与架构模式的选择，会直接影响到我们的系统架构。

当我们分别有了物理架构、应用逻辑架构与业务逻辑架构之后，计划式设计的过程就可以画一个句号了。由于我们有了Context作为领域边界，使得我们能够更好地划分特性团队。如DDD所述，团队之间的关系可以参考Context Map，例如Partnership、Consumer-Provider等。之后的过程就进入了DDD的战术设计层面。在这个层次，我们可以结合团队成员的能力来选择不同的设计方法。例如，可以选择DDD方法继续对子领域进行领域建模；也可以从Application层面，通过用例驱动设计，结合CRC卡和时序图进一步细化；当然，也可以通过ATDD与TDD进行测试驱动。

无论选择何种方式，我们的设计都应该把握“恰如其分”这个原则，不做不必要的“过度工程”。这或者可以看做敏捷架构的中心原则。