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我们应当怎样做需求分析：非功能需求

我曾经看过许多关于需求分析的书籍，老外写的，国人写的，都有。但我总体就是一个感觉：累。各种各样的分析、各种各样的视图，让人眼花缭乱。为什么会这样呢？不得不说，需求分析是一个太宽泛的概念了，不同的行业（商业的、管理的、游戏的），不同类型的软件（底层的、桌面的、网络应用的），不同的设计方式（面向过程的、面向对象的），需求分析的过程都存在着巨大的差异。要制订放之四海而皆准的方法谈何容易。即使同一类型的软件，它们也存在着各自的特点，有的问题大多数软件都不用考虑，而它必须考虑。正因为如此，许多关于需求分析的方法和书籍描述得挺复杂的。

但我要说，我们做需求分析应当化繁为简，不必去拘泥于那些过程。怎样化繁为简？寻找适合自己的，避免做过度分析和设计，这种思想也是敏捷开发的精髓。比如我所从事的管理软件的研发，关注业务流程、关注业务实体、关注规则约束，功能方面的需求就分析完成了大半。然后再关注查询报表、关注外部接口、关注打印导出等细小功能，功能方面就差不多了。

但是，我不得不说，需求分析人员最容易忽略的部分就是非功能需求。非功能需求更加靠近的是技术，是设计，是实现，是架构师关注的内容，是需求人员最不擅长的方面，这也是非功能需求为什么常常被忽略的重要原因。正因为如此，架构师应当尽早参与到项目中，参与到需求分析中，尽早分析需求的技术可行性，尽早考虑性能、安全性、可靠性等非功能需求，尽早开始架构设计。

在非功能需求分析中另一个非常常见的错误，就是将非功能需求仅仅归结为一些放之四海而皆准的原则，比如专门拿出一章来描述报表查询效率要怎样、系统易用性要怎样。诚然，这些原则性的东西是十分必要的，但许多非功能需求不能仅仅停留在这些基本原则上，要落实到对一个一个功能的分析中。

说这么多虚的，咱们还是上实例吧。还是这个考核系统，每天在上班后1小时内，将有90%的用户会上线查看自己的考核结果。因此，在进行考核结果查询功能的分析中，我们写下了这样的话：查询必须高效（预计查询数据量：xxx），并且支持高并发操作（预计并发用户峰值：xxx）。有了这些描述，设计和开发人员会着重注意该功能的性能问题，测试人员也可以着重进行该部分的性能测试。

在另一个项目中，用户需要对大量的数据进行选择，进而完成制作清册、下派、回退等操作。在前期的需求分析中，需求人员没有仔细分析这些操作的易用性，没有提供给用户批量选择等功能，直到试运行时才发现。当时系统到各基层试运行时，激起了巨大的民怨，给项目带来了巨大的负面影响。多亏我们及时发现问题，加班加点完成了相关操作的批处理功能，才使项目得以顺利推行。如此看来，非功能需求对于一个软件项目是多么重要。因此，我建议，在需求分析的细化阶段，需求分析人员应当与架构师一起，一项一项地去分析每个功能的非功能需求，并在用例说明中记录下有特殊非功能需求的功能，使我们对非功能需求的分析落到实处。

那么哪些是非功能需求呢？我们可以简单归纳为“URPS+”，即可用性（Usability）、可靠性（Reliability）、性能（Performance）、可支持性（Supportability）以及其它（+）。而这5部分我们可以进一步细化。

可用性是一个非常宽泛的概念，它泛指那些能让用户顺利使用系统的指标，包括易用性（易操作、易理解）、准确性、安全性（权限体系、访问限制）、兼容性（服务器、客户端的兼容度），等等。

可靠性就是系统可以可靠运行，包括系统成熟度（数据吞吐量、并发用户量、连续不停机性能等）、数据容错度、系统易恢复性，等等。

性能，我认为是需求分析阶段最主要的分析内容。用户对性能的要求没有止境，但现实却是残酷的。性能受到许多因素的影响，包括业务需求、软件设计、数据库设计、系统部署方式，等等。其中，业务需求和部署方式，对性能的影响是最大的，我们必须在需求分析阶段就想清楚，解决掉。有一次，客户提出了一个数据导出的功能，这看似一个非常普通的功能。但是经过仔细地分析我们发现，客户在执行数据导出前的查询时，如果选择时间跨度数年，查出的数据量可能达到数十万。要将数十万数据一次性地导入到一个excel文件中，这不论从运行效率、系统稳定性，还是技术可行性分析都是不可取的。最后，我们经过与客户的协商，一次性导出数据最大不超过2万，同时提供了分页导出的功能，可以让他们选择导出从第几页到第几页的数据。这样，如果数据量大，客户可以经过多次将数据导出，数据导出的性能得以保证。

系统部署架构对性能的影响也是巨大的。一个管理系统，是市级集中，还是省级集中，甚至全国集中，对性能的考量是不一样的。市级集中不会过于担心性能的问题；省级集中就必须要考量并发访问量，是否要建立集群；全国集中就必须考量是否使用消息队列，所有流程是否有性能瓶颈，以及采用什么技术架构更适于并发访问等等。而这一切都是系统架构师应当考量的内容。

最后一个内容，也是最容易被忽略的一个内容，就是可支持性。可支持性，就是软件的可维护性、易变更性。可支持性对于客户是透明的，不可见的，因此客户通常不关心这个。由于时间紧、人员素质参差不齐，这部分也常常为管理者所忽略。但试问，谁没有维护糟糕系统的痛苦经历？谁们的系统维护了数年经过数次升级后还能维护？在需求分析与设计阶段，可支持性实际上体现在，我们是否能有效识别系统可变的需求，并能够提供合理的方案。这体现的也是架构师的功底。一次分析和设计ERP软件的时候，我发现应付单需要生成凭证，随后又发现应收单、采购单、销售发票都要生成凭证。既然这么多单据需要生成凭证，是否还有其它我们还不知道的单据也要生成凭证，是否可以有一个统一的接口。果不其然，核销单、工资单、固定资产核定都需要生成凭证。最后我们设计成了一个统一的生成凭证接口。还有一次，我们发现客户报表在查询SQL、过滤条件、显示列等部分经常变，因此设计成一套可配置的报表系统，大大提高了系统可维护性。

需求分析是一个撒大网的过程，而不是姜太公钓鱼的过程。功能需求固然重要，非功能需求同样重要。我们在进行非功能需求的分析时，除了制订整体的原则以外，还要落实到各个具体的功能中，将这些功能所潜在的、特殊的非功能需求挖掘出来，提前进行分析设计，对于可行性不高的应及时与客户商讨，才能有效地避免日后存在的这些方面的风险。

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（续）

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    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
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    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
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    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
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    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
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    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
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    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
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