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需求分析三要素:技术落地前的“三维CT扫描”

如果把项目开发比作一场航海,需求分析 就是确定“目的地”和“航线”的过程。很多项目之所以半路搁浅,不是技术不够强,而是出发前没搞清楚“要去哪里”——就像船开了一半,才发现目的地是湖泊,却驾着一艘远洋巨轮。

需求分析不是“用户要什么就记什么”,而是要提炼出决定技术方向的核心要素。经过行业验证,业务场景、性能要求、用户规模 这三个要素,构成了需求分析的“铁三角”。它们相互关联,共同决定了“用什么技术”和“怎么实现”。今天我们就逐一拆解,看看这三个要素如何影响技术决策。

一、业务场景:技术的“应用舞台”,决定“做什么”

什么是业务场景?

业务场景是指“用户在什么情况下使用系统,完成什么任务,达到什么目标”。它不是孤立的功能点,而是包含流程、角色、规则的完整故事 。比如“外卖下单”不是一个场景,“用户在下班路上打开APP,选择3公里内的餐馆,用优惠券支付,要求30分钟内送达”才是完整场景。

为什么业务场景是核心?

技术就像工具:锤子适合敲钉子,螺丝刀适合拧螺丝,脱离场景谈工具没有意义。同样,一个系统的技术选型,首先要服从业务场景的“剧情需要”。

案例:不同业务场景的技术差异

  • 场景A:电商订单系统
    核心流程:下单→支付→扣库存→发货→售后。
    关键规则:库存不能超卖、支付和扣库存必须同时成功或失败(事务一致性)、订单状态要随流程实时更新。
    适合技术:Java(强类型、事务支持好)+ MySQL(支持事务)+ Redis(库存预扣减,防止超卖)。

  • 场景B:短视频推荐系统
    核心流程:用户刷视频→系统记录行为(点赞/划走)→实时更新推荐模型→推送下一个视频。
    关键规则:推荐延迟要低(否则用户划走了还没算完)、需处理海量行为数据、模型要高频迭代。
    适合技术:Python(机器学习库丰富)+ Kafka(高吞吐,收集行为数据)+ Spark(实时计算)+ 推荐算法框架(如TensorFlow)。

代码示例:业务场景决定数据模型设计

同样是“用户行为记录”,不同场景的数据模型天差地别:

电商订单场景的“用户行为”(关注事务和状态)

sql
-- 订单相关的用户行为表(需记录状态和关联订单)
CREATE TABLE user_order_actions (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id BIGINT NOT NULL, -- 用户ID
  order_id BIGINT NOT NULL, -- 关联的订单(核心,因为行为和订单强绑定)
  action_type VARCHAR(20) NOT NULL, -- 行为类型:支付/取消/确认收货
  action_time DATETIME NOT NULL, -- 行为时间(精确到秒,用于追溯状态)
  status VARCHAR(20) NOT NULL, -- 行为结果:成功/失败(比如支付失败)
  transaction_id VARCHAR(50), -- 支付流水号(和财务对账用)
  INDEX idx_order (order_id) -- 按订单查询行为,高频需求
);

短视频场景的“用户行为”(关注海量和实时)

sql
-- 短视频用户行为表(需高效写入和按用户查询)
CREATE TABLE user_video_actions (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id BIGINT NOT NULL, -- 用户ID
  video_id BIGINT NOT NULL, -- 视频ID
  action_type VARCHAR(10) NOT NULL, -- 行为类型:点赞/划走/评论(简单分类)
  action_time BIGINT NOT NULL, -- 行为时间(用时间戳,方便计算间隔)
  duration INT, -- 观看时长(短视频核心指标,电商场景几乎不用)
  INDEX idx_user_time (user_id, action_time) -- 按用户+时间范围查询,用于推荐模型
) ENGINE=MyISAM; -- 用MyISAM而非InnoDB,因为写入频繁,无需事务支持

业务场景的本质是“定义问题边界”:搞清楚用户在系统里“演什么戏”,技术才能“搭对舞台”。

二、性能要求:技术的“速度表”,决定“跑多快”

什么是性能要求?

性能要求是“系统在特定场景下必须达到的运行指标”,比如:

  • 接口响应时间(用户点提交后,多久能看到结果);
  • 并发处理能力(同时有多少用户操作,系统不卡顿);
  • 数据吞吐量(每天能处理多少订单/消息/请求)。

这些指标不是“越快越好”,而是“刚好满足业务需要”——就像汽车时速,城市通勤不需要300km/h,高速行驶不能低于60km/h。

为什么性能要求不能含糊?

性能是用户体验的“隐形杀手”:研究显示,网页加载超过3秒,53%的用户会放弃;APP操作响应延迟超过1秒,用户满意度下降40%。更关键的是,性能问题往往“早不解决,晚解决不了”——初期设计没考虑高并发,后期想优化可能需要重构整个架构。

案例:不同性能要求的技术实现

  • 低性能要求(内部OA系统)
    每天活跃用户100人,最多10人同时操作,响应时间1-2秒用户能接受。
    技术选择:PHP(开发快)+ 单台服务器 + 普通MySQL配置。

  • 高性能要求(春运12306抢票)
    峰值并发用户超1亿,单秒订单提交量超10万,响应延迟不能超过500ms。
    技术选择:分布式架构 + 多级缓存(本地缓存+Redis集群)+ 消息队列(削峰)+ 分库分表。

代码示例:性能要求决定接口设计

同样是“查询商品列表”,不同性能要求的实现差异:

低性能要求(内部商品管理系统)

java
// 直接查数据库,不做缓存(用户少,无所谓)
@GetMapping("/products")
public List<Product> getProducts() {
  // 简单查询,甚至可能没加索引
  return productMapper.findAll(); 
}

高性能要求(电商首页商品列表)

java
@GetMapping("/products")
public List<Product> getProducts() {
  // 1. 先查Redis缓存(内存查询,速度比数据库快100倍+)
  String cacheKey = "products:list";
  String cacheValue = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
  if (cacheValue != null) {
    return JSON.parseArray(cacheValue, Product.class); // 直接返回缓存
  }
  
  // 2. 缓存没命中,查数据库(加了索引,优化查询语句)
  List<Product> products = productMapper.findWithIndex(); 
  
  // 3. 结果写入缓存(设置过期时间,避免数据过时)
  redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSON.toJSONString(products), 5, TimeUnit.MINUTES);
  
  return products;
}

性能要求的本质是“定义系统的能力上限”:就像给汽车限速,既要保证跑得动,又不能因“超速”(过度优化)浪费成本。

三、用户规模:技术的“承重极限”,决定“能装多少人”

什么是用户规模?

用户规模是“系统需要服务的用户数量及增长预期”,核心指标包括:

  • 日活跃用户数(DAU):每天有多少用户用系统;
  • 峰值并发用户数:某一时刻同时操作的最大用户量(比如早8点的通勤APP);
  • 用户增长曲线:未来6个月/1年可能达到多少用户(比如新产品预计从1万DAU涨到100万)。

用户规模就像“建筑的承重设计”:小茶馆不需要考虑抗震等级,摩天大楼必须能抗8级地震。

为什么用户规模影响架构?

用户规模决定了系统的“扩展能力”:

  • 100个用户:单台服务器+单数据库足够;
  • 10万用户:需要多台服务器负载均衡+数据库读写分离;
  • 1000万用户:必须用分布式架构+分库分表+CDN加速。

如果初期按“小用户”设计,后期用户爆发增长,就会像“用自行车载10个人”——必然崩溃。

案例:用户规模驱动的架构演进

某社交APP的架构变化:

  • 阶段1(1万DAU):单台云服务器(2核4G)+ 单库MySQL,成本低,维护简单。
  • 阶段2(10万DAU):加一台应用服务器(负载均衡),数据库拆成“主库(写)+从库(读)”,避免读写冲突。
  • 阶段3(100万DAU):应用服务器扩到10台(用K8s管理),数据库分库分表(按用户ID拆分,避免单表数据量过大),加Redis缓存热点数据。

每一步演进,都是用户规模“倒逼”技术升级。

代码示例:用户规模决定数据存储设计

同样是“存储用户信息”,不同用户规模的表设计差异:

小用户规模(1万用户)

sql
-- 单表存储所有用户,简单直接
CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  username VARCHAR(50) UNIQUE,
  password VARCHAR(100),
  nickname VARCHAR(50),
  avatar VARCHAR(200),
  register_time DATETIME
);
-- 数据量小(1万条),查询再慢也能接受

大用户规模(1000万用户)

sql
-- 分表存储:按用户ID取模拆分到10张表(users_0到users_9)
-- 例:用户ID=123 → 123%10=3 → 存在users_3表
CREATE TABLE users_0 (
  id BIGINT PRIMARY KEY, -- 用全局ID生成器,不依赖自增(避免分表ID冲突)
  username VARCHAR(50) UNIQUE,
  password VARCHAR(100),
  nickname VARCHAR(50),
  avatar VARCHAR(200),
  register_time DATETIME,
  INDEX idx_username (username)
) ENGINE=InnoDB;

-- 代码层面需要路由到对应表(Java示例)
public User getUserById(Long userId) {
  int tableIndex = (int) (userId % 10); // 计算分表索引
  String tableName = "users_" + tableIndex;
  return userMapper.selectById(tableName, userId); // 查对应表
}

分表的目的是避免“单表数据量过大”:MySQL单表超过1000万条,查询速度会明显下降,就像“一本书厚到1000页,找某一页自然慢”。

用户规模的本质是“定义系统的扩展边界”:提前预判用户增长,才能让技术架构“随需而变”,而不是“被迫重构”。

总结:三要素的“协同效应”

业务场景、性能要求、用户规模不是孤立的,它们像“三维坐标”,共同定位需求的“真实模样”:

  • 业务场景决定“技术做什么”,是方向;
  • 性能要求决定“技术要多快”,是速度;
  • 用户规模决定“技术能装多少”,是容量。

比如“直播带货”场景:

  • 业务场景(主播开播→用户观看/下单→实时互动)决定需要“低延迟音视频传输+实时消息系统”;
  • 性能要求(单场直播10万人同时观看,评论延迟<1秒)决定需要“CDN加速+高并发消息队列”;
  • 用户规模(日常100场直播,每场峰值10万观看)决定需要“分布式部署+弹性扩容”。

只有把这三个要素分析清楚,技术选型才能“有的放矢”——否则,就像蒙眼射箭,射中靶心全靠运气。

需求分析的终极目标,不是写出完美的文档,而是让技术团队回答一个问题:“我们到底要造一艘什么样的船,去什么样的海?” 想清楚这个问题,后面的技术决策就会水到渠成。