前言
在社群交流中，我发现很多小伙伴在编写技术方案和架构方案时存在困难。
为此，我整理了一份来自一线大厂的架构方案，这是一个实际操作的案例，对大家具有很高的参考价值。
团队技术方案设计模板
无论是业务开发还是基础建设，做好方案设计并通过评审都是必不可少的。
然而，团队中不少成员，甚至一些P9级别的资深工程师，在编写技术方案时仍感到吃力。
根本原因在于他们尚未形成自己的方法论。
根据我多年的工作经验，技术方案设计其实可以总结出一套方法论或框架。
为此，我提炼出了一套通用的技术方案设计模板（提纲），并在团队内部统一使用，随后推广至整个中心。
按照这套模板来编写方案设计，必定能让你的领导满意。
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详细版-技术方案设计模板（提纲）
相对详细和复杂的版本如下：
下面是技术方案设计模板在每一章节的简单说明，用来帮助你理清每个章节大概要写什么内容
一、现状
现状，就是简单说清楚你这个项目目前是啥情况，背景是啥。
设计完方案后，得交给领导或团队评审，通常是技术委员会来干这事儿。但别人不可能像你一样了解项目，所以你得先把项目的基本情况和背景讲明白，让大家心里有数，才能一起讨论和评审。
业务背景
就是你业务的基本信息，比如：
项目叫啥
业务是干啥的
业务有啥难搞的地方
技术背景
就是项目基于啥技术搞的，可能是从零开始，也可能是优化现有的。不管哪种，技术背景都得说清楚，比如：
现在有啥技术基础
现有的架构是啥样的
系统现在能扛多少量
二、需求
需求，超级重要！
不管你技术多厉害，都得围着需求转，不管是技术需求还是业务需求，都得为它服务。
注意：需求不止是眼前的，还得考虑未来可能的。
需求想得越全，后面麻烦就越少。
业务需求
就是你业务要干啥，比如：
业务的功能是啥
要改进啥功能
业务痛点
现在业务有啥让人头疼的问题
性能需求
除了业务需求，还得想清楚系统性能能不能扛住。不然流量一上来，系统可能就崩了。性能需求包括：
系统平时能扛多少
系统高峰期能扛多少
能不能随时扩容
其他要求，比如安全性
三、方案描述
前面说完现状和需求，终于到重点——方案描述了。
一般得多准备几个方案，把所有可能的选项都列出来，然后推荐一个你觉得最合适的，让大家评审和拍板。
除非没得选，否则千万别只提一个方案。
方案1
概述
说清楚方案的核心亮点、目标和优势。比如：高性能、易扩展、双写、主从分离、分库分表、扩容等。
详细说明
这里要图文结合，比如画架构图、流程图，把方案的架构、模块和流程细节讲明白。
性能目标
性能指标通常包括：
DAU：日活跃用户数，反映用户活跃度。
平均QPS：每秒平均请求数，可以参考淘宝的估算方法。
峰值QPS：一般是平均QPS的2~4倍。
资源评估
给出方案的基础数据，按性能需求估算需要的资源。比如：
单节点能扛多少并发
单节点能存多少数据
应用服务器的配置和节点数
缓存的配置和节点数
数据库的配置和节点数
消息队列的配置和节点数
反向代理的配置和节点数
搜索引擎的配置和节点数
怎么扩容
怎么保证高可用
怎么监控和预警
方案优缺点
列出方案的优缺点，最好用数据说话，别光说虚的。
方案1优缺点示例
方案1：分布式架构 + 主从分离
优点：
- 高性能：读写分离，主库写，从库读，扛住高并发。
- 可扩展：数据库和缓存都能水平扩容，流量增长也不怕。
- 高可用：主从切换，主库挂了从库顶上去，业务不中断。
缺点：
- 复杂度高：主从同步、数据一致性处理起来麻烦。
- 成本高：需要更多服务器和资源，预算得多点。
- 运维难度大：监控、故障恢复啥的，运维团队得给力。
数据支撑：
- 峰值QPS：支持5000+，满足业务需求。
- 扩容成本：预计增加30%服务器资源。
- 故障恢复时间：主从切换平均5秒内完成。
方案2
另一种可选方案，写法和上面一样。
方案2优缺点示例
方案2：单库架构 + 缓存优化
优点：
- 简单易实现：不需要主从分离，开发维护成本低。
- 成本低：服务器资源少，预算更省。
- 快速上线：适合小规模业务，初期投入少。
缺点：
- 性能瓶颈：单库扛不住高并发，QPS有限。
- 扩展性差：流量大了只能垂直扩容，成本飙升。
- 可用性低：单点故障，数据库挂了整个服务就瘫了。
数据支撑：
- 峰值QPS：支持1000，适合初期业务。
- 扩容成本：垂直扩容，硬件成本增加50%。
- 故障恢复时间：单点故障恢复时间较长，可能几分钟。
方案对比
方案1虽然复杂、成本高，但能扛高并发、易扩展、高可用，适合业务快速发展期；方案2简单、成本低，但性能和扩展性差，适合小规模或初期业务。
推荐方案：选择方案1，支撑业务长期发展，避免后期频繁重构。
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四、线上方案
线上方案就是对你推荐的那个方案再细化，讲得更清楚。
架构图
把整体架构画出来，让人一眼看懂系统是咋搭的。
关键设计点和取舍
把核心的设计点用自己的话说明白，重点是保证方案是完整的、逻辑自洽的，没有大漏洞。
没有绝对完美的方案，都是慢慢优化的，但至少得是完整的、适合当前情况的。
关键设计点和取舍示例
设计点1：读写分离
是什么：主库负责写，从库负责读，分担数据库压力。
为啥用：高并发场景下，读操作远多于写操作，读写分离能显著提升性能。
取舍：
- 优点：提高查询性能，减轻主库压力。
- 缺点：主从同步有延迟，可能读到旧数据，对一致性要求高的场景不适用。
设计点2：缓存一致性
是什么：数据库更新时，缓存也要同步更新或失效。
为啥用：避免缓存脏数据，保证用户看到的是最新信息。
取舍：
- 优点：数据一致性高，用户体验好。
- 缺点：缓存更新增加复杂度，可能影响性能。
等等......
业务流程
把业务的核心场景画成流程图，分场景把每个流程都画出来，顺便简单介绍一下。
模块划分
模块划分得讲究点，比如：架构分层、业务分模块、微服务化、高内聚低耦合等。然后把每个模块的功能说清楚。
异常边界【重要】
异常边界特别重要！很多人只想到正常流程，但对异常情况考虑不足，而线上出问题，往往都是异常情况导致的。所以这块必须重视！
可以用思维导图把异常边界整理清楚，这样自己实现时更有把握，别人 review 你的方案和代码时也更方便。
异常边界需要考虑：
哪些模块可能出问题？
哪些流程可能出问题？
每个模块、流程出问题后怎么处理？
系统底层原因导致的异常怎么处理？
监控、预警、统计
线上项目必须要有监控、预警和指标统计。除了用公司内部的监控工具，还要在业务层面实现一些自定义的监控和技术统计。
目标：保证系统高可用，支撑业务稳定运行。
灰度、回滚策略
灰度发布：
怎么逐步放量？比如先切 10% 的流量，观察没问题再慢慢放大。
回滚策略：
如果出问题，怎么快速回滚到上一个稳定版本？比如保留旧版本代码，出现问题一键切换回去。
四、容灾方案
容灾就是当机房（IDC）出问题时，怎么保证系统还能正常跑。具体方案可以根据实际情况来设计，比如：
多机房部署：一个机房挂了，流量切到另一个机房。
数据备份：定期备份数据，确保数据不丢失。
故障切换：自动检测故障，快速切换到备用服务。
五、部署拓扑
部署拓扑就是系统在线上是怎么分布的，可以按以下方向展开：
线上部署拓扑：整体架构是啥样的？
各层部署架构：比如前端、后端、数据库、缓存等每一层是怎么部署的？
多活部署架构：比如多机房多活，流量怎么分配？
公有云部署架构：如果用公有云（如阿里云、AWS），架构是怎么设计的？
六、风险评估
风险评估就是找出方案可能存在的风险，并提前准备好应对策略。比如：
上线失败时怎么回滚？
系统挂了怎么快速恢复？
潜在风险
改动风险：改了哪些地方？会不会引入新问题？
不兼容点：新方案和旧系统有没有不兼容的地方？
当前问题：现有设计有哪些不足？
潜在问题：未来可能会遇到哪些问题？
七、阶段规划【架构演进规划】
架构不是一步到位的，得一步步来。每个阶段的目标和规划得说清楚。
第一阶段
目标：搞定核心功能，保证系统能跑起来。
重点：基础架构搭建，核心模块开发。
第二阶段
目标：优化性能，完善功能。
重点：引入缓存、异步处理，提升系统性能。
第三阶段
目标：支持高并发、高可用。
重点：多机房部署、容灾方案、自动伸缩。
八、投入评估
最后，得算算投入，作为投资回报的依据，包括：
硬件投入：物理设备、云资源要花多少钱？
工作量评估：细化到每个模块，开发、联调、测试分别要多久。
工作量评估示例：
开发时间：细化到接口，比如用户登录接口设计 2 天，订单查询接口设计 3 天。
联调时间：前后端联调，预计 5 天。
测试时间：功能测试、性能测试，预计 7 天。
最后说一句(求关注，求赞，别白嫖我)
最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记，一下子打通了我的任督二脉，进大厂原来没那么难。 这是大佬写的 7701页的BAT大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软
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