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在一个系统中，模型和接口是相对稳定的部分。但是，同样的模型和接口，如果采用不同的实现，稳定性、可扩展性和性能等诸多方面相差极大。而且，只有了解实现，你才有改动代码的基础。
但是，不得不说，“看实现”是一个很大的挑战，因为有无数的细节在那里等着你。所以，在很多团队里，一个新人甚至会用长达几个月的时间去熟悉代码中的这些细节。
面对这种情况，我们该怎么办呢？
首先，你要记住一件事，你不太可能记住真实项目的所有细节，甚至到你离开项目的那一天，你依然会有很多细节不知道，可这并不妨碍你的工作。但是，如果你心中没有一份关于项目实现的地图，你就一定会迷失。
像我前面所说的新人，他们用几个月的时间熟悉代码，就是在通过代码一点点展开地图，但是，这不仅极其浪费时间，也很难形成一个整体认知。所以我建议，你应该直接把地图展开。怎么展开呢？你需要找到两个关键点：软件的结构和关键的技术。
可能你还不太理解我的意思，下面我就以开源软件 Kafka 为例，给你讲一下如何把地图展开，去看一个软件的实现。按照我们之前讲过的思路，了解一个软件设计的步骤是“先模型，再接口，最后看实现”。所以，我们要先了解 Kafka 的模型和接口。
Kafka 是这么自我介绍的：Kafka 是一个分布式流平台。这是它现在的发展方向，但在更多人的心目中，Kafka 的角色是一个消息队列。可以说，消息队列是 Kafka 这个软件的核心模型，而流平台显然是这个核心模型存在之后的扩展。所以，我们要先把焦点放在 Kafka的核心模型——消息队列上。
简单地说， 消息队列（Messaging Queue）是一种进程间通信的方式，发消息的一方（也就是生产者）将消息发给消息队列，收消息的一方（也就是消费者）将队列中的消息取出并进行处理。
站在看模型的角度上，消息队列是很简单的，无非是生产者发消息，消费者消费消息。而且消息队列通常还会有一个 topic 的概念，用以区分发给不同目标的消息。
消息队列的基本接口也很简单。以 Kafka 为例，生产者是这样发消息的：
producer.send(newKafkaRecord<>("topic",newMessage()));而消费者收消息是这样的：
ConsumerRecords<String, Message> records = consumer.poll(1000);有了对模型和接口的基本了解，我们会发现，消息队列本身并不难。
但我们都知道，消息队列的实现有很多，Kafka 只是其中一种，还有诸如 ActiveMQ、RabbitMQ 等的实现。为什么会有这么多不同的消息队列实现呢？因为每个消息队列的实现都会有所侧重，不同的消息队列有其适用的场景。
消息队列还有一个最常见的特性是，它会提供一定的消息存储能力。这样的话，当生产者发消息的速度快于消费者处理消息的速度时，消息队列可以起到一定的缓冲作用。所以，有一些系统会利用消息队列的这个特性做“削峰填谷”，也就是在消息量特别大时，先把消息收下来，慢慢处理，以减小系统的压力。
Kafka 之所以能从一众消息队列实现中脱颖而出，一个重要的原因就是，它针对消息写入做了优化，它的生产者写入速度特别快。从整体的表现上看，就是吞吐能力特别强。
好，我们已经对 Kafka 的能力有了一个初步的认识。显然，介绍接口和模型不足以将它与其他消息队列实现区分开来。所以，我们必须拉开大幕，开始去了解它的实现。
前面我提到，当我们想去看一个软件的实现时，有两件事特别重要：软件的结构和关键的技术。
我们先来看软件的结构。软件的结构其实也是软件的模型，只不过，它不是整体上的模型，而是展开实现细节之后的模型。
对于每个软件来说，当你从整体的角度去了解它的时候，它是完整的一块。但当你打开它的时候，它就变成了多个模块的组合，这也是所谓“分层”的意义所在。而上一层只要使用下一层提供给它的接口就好。
所以，当我们打开了一个层次，了解它的实现时，也要先从大处着手。最好的办法就是我们能够找到一张结构图，准确地了解它的结构。
如果你能够找到这样一张图，你还是很幸运的。因为在真实的项目中，你可能会碰到各种可能性：
无论遇到上述的哪种情况，你了解项目都不会很顺利。所以，你还是要先了解模型和接口，因为它们永远是你的主线，可以帮你从混乱的局面中走出来。
那么，假设现在你有了一张结构图，在我们继续前进之前，我想先问一个问题：现在你有了一张结构图，你打算做什么？你可能会问，难道不是了解它的结构吗？是，但不够。我们不仅要知道一个设计的结果，最好还要推断出设计的动因。
所以，一种更好的做法是，带着问题上路。我们不妨假设自己就是这个软件的设计者，问问自己要怎么做。然后再去对比别人的设计，你就会发现，自己的想法和别人想法的相同或不同之处。对于理解 Kafka 而言，第一个问题就是如果你来设计一个消息队列，你会怎么做呢？
如果在网上搜索 Kafka 的架构图，你会搜到各种各样的图，上面包含了不同的信息。有的告诉你分区（Partition）的概念，有的告诉你 Zookeeper。根据前面对模型的介绍，我特意挑了一张看上去最简单的架构图，因为它最贴近消息队列的基础模型：
那么，从这个图中，你能看到什么呢？你能看到，Kafka 的生产者一端将消息发送给 Kafka集群，然后，消费者一端将消息取出来进行处理。这样的结构和你想的是不是一样的呢？如果让你负责进一步设计，你会怎么做呢？
然后，你就可以问自己更多的问题：
你有了更多的问题之后，你就会在代码里进行更深入地探索。你可以根据需要，打开对应模块，进一步了解里面的实现。比如，消息重发的问题，你就可以看看生产端是怎么解决这些问题的。当问题细化到具体实现时，我们就可以打开对应的源码，去里面寻找答案。
从结构上来说，Kafka 不是一个特别复杂的系统。所以，如果你的项目更复杂，层次更多，我建议你把各个层次逐一展开，先把整体结构放在心中，再去做细节的探索。
我们再来看看理解实现的另一个重要方面：关键技术。
什么算是关键技术呢？就是能够让这个软件的“实现”与众不同的地方。了解关键技术可以保证一点，就是我们对代码的调整不会使项目出现明显的劣化。幸运的是，大多数项目都会愿意把自己的关键技术讲出来，所以，找到这些信息并不难。
以 Kafka 为例，前面说过，它针对写入做了优化，使得它的整体吞吐能力特别强。那它是怎么做到的呢？
消息队列实现消息存储的方式通常是把它写入到磁盘中，而 Kafka 的不同之处在于，它利用了磁盘顺序读写的特性。对于普通的机械硬盘而言，如果是随机写，需要按照机械硬盘的方式去寻址，然后磁头做机械运动，写入速度就会慢得多。但顺序写的话，会大幅度减少磁头的运动，效率自然就得到了大幅度的提高。
之所以可以这样实现，是充分利用了消息队列本身的特性：有序。它是技术实现与需求完美结合的产物。有了这个基础，就可以有进一步的优化。比如，利用内存映射文件减少用户空间到内核空间复制的开销。
如果站在了解实现的角度，你会觉得非常地自然。但要想从设计的角度学到更多，我们还是应该带着问题上路，多问自己一个问题，为什么其他的消息队列之前不这么做呢？这是一个值得深思的问题。Kafka 这个实现到底是哪里不容易想到呢？答案是软硬结合。
之前的消息队列实现也会把消息写入到文件里，但文件对它们来说，只是一个通用的接口。开发者并没有想过利用硬件的特性做开发。而 Kafka 的开发者突破了这个限制，把硬件特性利用了起来，从而取得了更好的结果。
一旦理解了这一点，我们再来看其他的一些设计，就能学到更多的东西。比如，有一个著名的开源项目LMAX Disruptor，它号称是最强劲的线程通信库。它有一段非常奇怪的代码，类似这样：
protectedlongp1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;以正常程序员的标准，这简直是无厘头的低劣代码。而想要理解这段代码，你必须理解CPU 缓存行的机制，这也是一种软硬结合的思路。
对于习惯写”软“件的程序员而言，在软件上投入的努力到达极限时，软硬结合是一种思路上的突破。当然，这种突破的前提是要对硬件的机制有所了解，这往往是很多程序员在基本功上欠缺的，可以学习一下计算机组成原理之类的课程。如果你有时间去学习，《深入理解计算机系统》一书值得一读。
每个系统的实现都有非常多的细节，我们不可能一上来就把所有的细节吃透。如果想了解一个系统的实现，应该从软件结构和关键技术两个方面着手。无论是软件结构，还是关键技术，我们都需要带着自己的问题入手，而问题的出发点就是我们对模型和接口的理解。
了解软件的结构，其实，就是把分层的模型展开，看下一层的模型。一方面，你要知道这个层次给你提供了怎样的模型，另一方面，你要带着自己的问题去了解这些模型为什么要这么设计。
最后，我借着 Kafka 的关键技术还给你讲了软硬结合的思路，在系统优化之路上寻求突破时，可以增加你选择的道路。不过，实现都是有约束的，比如，Kafka 的实现主要是针对机械硬盘做的优化，现在的 SSD 硬盘越来越多，成本越来越低，这个立意的出发点已经不像以前那样稳固了。
至此，了解设计的三步我们已经全部走完了。接下来，我们就要开始自己的设计历程了。首先，我们需要掌握一些关于设计的基础知识。下一讲，我们就从最基础的部分入手，我们来谈谈程序设计语言。
如果今天的内容你只能记住一件事，那请记住：理解实现，带着自己的问题，了解软件的结构和关键的技术。
对面新来的阿里架构师：如何利用Kafka分析一个软件的实现？
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