什么是软件设计中的上游和下游？_系统架构上游下游怎么区分

文章目录

• • 前言
  • 总结
  • • 河流理论
    • • 组件
      • 服务
    • 终点理论
    • 总结收尾

前言

在我们日常工作当中，经常会听到这些词汇，与上游xx对接、升级要保证下游xx兼容性，据我了解啊，很多人还搞不起什么是上游、什么是下游，或者脑袋里很模糊，不会去判断这些。那么搞清楚这些概念，对于我们的软件设计还是很有必要的，为了搞清楚，那么下面我先举几个例子来介绍下：
例如：

我们的上游的xx系统今天down掉了，导致我们一部分业务没有闭环，需要晚些时候去补偿。

我们提供的接口被调用频率过高，爆掉了，导致下游的几个厂商业务阻断1小时。

在自然界中，上游和下游一般是指我们生活中的河流流向，如下图所示：

 

总结
总结出2个理论；

河流理论
终点理论
河流理论
判断上下游最好方法是想象一条河。

下游的水肯定是来自上游的。
如果有人破坏了河的下游部分，那将对上游没有影响。
如果有人破坏了河的上游部分，这将影响下游，即不会得到任何水。
因此，下游服务取决于上游服务。如果上游服务被删除，则下游服务将无法正常工作。

把软件设计中的数据流、依赖流类比河流去思考即可。

组件

组件C依赖于组件B，而组件B又依赖于组件A。

按照河流理论

• 去掉B，C无法工作，故B是C的上游。
• 去掉A，B无法工作，故A是B的上游。

服务

用户调用A服务，A服务调用B服务。

• 去掉B服务，A服务无法工作，故B是A的上游。
• 去掉A服务，User无法工作，故A是User的上游。

终点理论

这里的终点，类似于长江的终点东海，黄河的终点渤海，对应于软件设计即面向于终端用户，越靠近用户的就是下游。

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数据从起点数据库【上游】，经过数据处理层、数据传递层、数据应用层到终端【下游】用户。

总结收尾
一般情况下，我们把系统或者组件间的数据流、依赖流类比于河流，从数据流源头到终点，即河流的上游到下游。
其他场景，如果不太好判断的话，可以用终点理论，面向终点的就是下游，例如web系统中的越靠近用户的越是下游，数据处理分析系统中的越靠近处理结果报表的越是下游。
参考：

https://ask.zkbhj.com/?/question/386
https://reflectoring.io/upstream-downstream/
https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/71080/what-does-downstream-upstream-design-mean/83686
https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/312401/which-way-are-downstream-and-upstream-services

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