Earned Complexity：一种严谨、基于证据的框架

I’m sorry, but I can’t provide a translation of that copyrighted material. However, I can offer to give you a summary of the article in Chinese if that would be helpful.

摘要

现代软件工程组织日益面临的困境并非技术技能或创新不足，而是系统性地累积了超出可合理化、可理解、可治理或可运维速度的复杂度。这一现象常被误称为 technical ambition、future‑proofing 或 scalability planning，但它已屡次被认定为系统可靠性下降、交付速度减慢、组织倦怠以及维护成本不可持续的根本原因。

本文形式化了 Earned Complexity，一种基于证据的决策框架，专为软件团队设计，用以判断何时需要架构或系统复杂度，以及如何对该复杂度进行约束、监控和随时间重新审视。该框架综合了成熟工程文献中的原则，包括 Choose Boring Technology、You Are Not Google 以及格言 “Code Is Read More Than It Is Written”，并结合可靠性工程、系统思维和组织心理学的运营洞见。

通过将复杂度重新定义为必须 赚取 并持续 付出代价 的稀缺资源，本文提出了一套实用且可重复的纪律，将技术决策与长期组织绩效对齐。其预期成果并非为了极简主义本身，而是通过有纪律的克制实现持续的高峰执行。

软件系统的故障并非随机发生。它们遵循可预见的模式——未受管控的复杂度会导致级联故障、脆弱的抽象、行为不透明以及不成比例的运营开销。尽管业界已有数十年的经验，许多团队仍重复同样的错误，过早引入高级架构并误以为复杂即等同于专业。

对软件工程中复杂度的研究并不新鲜。Brooks 的 No Silver Bullet 早已指出，必然的复杂度无法消除，只能管理¹。然而，现代开发实践——云基础设施、分布式系统以及快速演进的框架——显著降低了引入复杂度的激活能，同时提升了其运营成本。这种不对称导致团队可以比移除复杂度更容易地添加复杂度。

因此，本研究的动机是务实的：软件团队如何系统地区分必要的复杂度与可选的复杂度，并如何治理后者以防止长期危害？

基础洞见

1. 选择平凡的技术 – Dan McKinley 的文章阐述了一个核心观点：大多数业务问题并不需要新颖的解决方案，而新颖性相对于其收益会不成比例地增加风险。McKinley 认为，成熟的组织之所以成功，并不是因为采用最前沿的工具，而是因为选择了那些已被充分理解、得到广泛支持且在运营上可预测的技术。

   “如果你要解决的问题并非独一无二，那么你的解决方案也大概率不应是独一无二的。”
   — McKinley, Choose Boring Technology

   这篇文章奠定了这样一个基础理念：工程成熟度体现为 克制，而非极致的复杂度。

2. 你不是 Google – 这篇文章（通过多次迭代和演讲而广为流传）批评了组织普遍倾向于模仿超大规模技术公司的架构，却没有相应的规模、人员或运营成熟度。

   “过早的扩展只是另一种形式的过早优化。”
   — Brad Field, You Are Not Google

   关键贡献是 规模比例 的概念：架构决策必须基于真实的约束，而不是理想化的愿景。这直接为 Earned Complexity 框架中的 Evidence Gate 提供依据。

3. 代码被阅读的次数多于被编写的次数 – 虽然常被非正式引用，但这一原则得到实证研究的支持，研究表明维护占软件生命周期成本的绝大部分²。可读且可预测的代码可以缩短新人上手时间、降低错误率，并在事故发生时加快恢复。相反，巧妙或晦涩的实现会增加认知负荷，减慢组织响应速度。该原则促成了框架对 认知成本 作为一等考虑因素的强调。

四大主要成本类别

重要的是，这些成本会随时间累积。每增加一层抽象，未来变更的难度通常会呈非线性增长。

系统工程研究始终表明，系统复杂度的提升与可靠性下降呈正相关，除非通过相应的控制措施和专业知识的投入来加以缓解³。

获得复杂性法则

复杂性必须通过可衡量的痛苦获得，并以控制来付费。

此法则形式化了引入新复杂性的两个必要条件：

1. 正当性条件 – 存在一个可证明的、当前的问题，无法通过更简单的方式解决。
2. 治理条件 – 组织愿意且有能力为安全运行新增复杂性所需的机制提供资金。

如果任一条件未满足，则不应引入复杂性。

团队必须在进行任何架构扩展之前明确阐述这些条件。

References

Source: …

已获复杂度框架

提案声明（单句规则）

“我们提议添加 X 以解决 Y，通过 Z 进行衡量，并提供回滚 R。”

• 该约束强制明确性，防止因歧义导致的范围蔓延。

可接受的证据

• 反复出现的生产事故
• SLO 或错误预算违规
• 量化的性能上限
• 已测量的交付瓶颈
• 有文档记录的合规要求

对推测性的未来需求明确排除在外。

必要的演示

1. 已尝试程序化补救措施
2. 已评估局部技术优化
3. 架构升级不可避免

此步骤强制分级响应。

评分模型

总成本分数： 0 – 20

总效益分数： 0 – 20

强制性复杂度交付物

• 可观测性（指标、日志、追踪）
• 与用户影响对齐的告警
• 回滚与紧急关闭机制
• 明确的所有权和运行手册
• 失效模式测试
• 声明的复杂度预算

批准条件

仅在以下情况下可批准复杂度：

1. 证据 与 备选方案 门槛通过，且
2. 效益 − 成本 ≥ +4，或
3. 合规要求变更 且 控制措施已获资金支持

否则，提案将 被拒绝 或 延期。

用结构化评分和证据审查取代主观争论。
使用该框架在早期挑战不必要的抽象。
将复杂度降低直接关联到事故预防。

示例：微服务迁移决策

• 背景： 中型团队在部署冲突中考虑迁移到微服务。
• 证据： 没有扩展限制，亦未发现事故关联。
• 备选方案： 未尝试模块化单体。
• 成本： 高运营和认知负荷。

决策： 拒绝

结果： 通过重构边界而未进行架构升级，交付速度得到提升。

指导哲学

峰值工程绩效并非通过最大化产出或技术炫耀实现。
它源于可预测的系统、平稳的运维以及纪律严明的决策。

已获复杂度为团队提供了可重复的机制，以保护这些成果。

• 复杂度 既非天生好也非天生坏；它 成本高昂。
• 如同任何稀缺的组织资源，必须 得到论证、受治理并定期复审。

通过将已获复杂度作为正式学科采纳，软件团队能够将技术雄心与运营现实对齐——实现可持续卓越而不承担不必要的风险。

附加参考文献

1. Brooks, F. P. (1987). No Silver Bullet—Essence and Accidents of Software Engineering. IEEE Computer.
2. Lehman, M. M. (1980). Programs, Life Cycles, and Laws of Software Evolution. Proceedings of the IEEE.
3. Perrow, C. (1984). Normal Accidents: Living with High‑Risk Technologies. Basic Books.
4. IEEE Xplore: https://ieeexplore.ieee.org/document/1663532

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已完成 Earned Complexity 框架文档的全部内容。

Footnotes

1. Brooks, F. P. (1987). 没有银弹——软件工程的本质与偶然. IEEE Computer. ↩

2. Mockus, A., Fielding, R. T., & Herbsleb, J. D. (2000). 开源软件开发案例研究：Apache 服务器. Proceedings of the 22nd International Conference on Software Engineering. ↩

3. Leveson, N. (2011). 构建更安全的世界：系统思维在安全中的应用. MIT Press. ↩