1.0 时代：小、快、灵

2014 年 6 月份，in 发布了第一个版本。到目前为止，已经经历了几十个版本的迭代。在 1.0 时代，APP 的特点是小、快、灵。当时产品逻辑并不复杂，投入的资源不是特别多。因为处于探索期，所以产品的迭代非常快，为了与之适应，in 采用了简单的单工程的形式组织整个产品结构，高结构的层次也只有几层，非常浅，如图 1 所示。

图 1

为了兼容 H5 跳转，in 参考了 H5 的一种路由协议作为跳转的支持。该时期，in 的用户量增长迅速，1.0 末期已经达到了近 2500 万。在这个框架下，in 一直衍生到 1.9 版本，这段时期使用轻量结构比较适合小步快走，即迭代非常快的形式，但这种形式存在一个明显的缺点，即扩展性较差，个别类臃肿，不适合协同开发。随着业务逻辑愈发复杂，参与人员不断增加，如何提高协同开发效率成为当务之急。

2.0 时代：繁、稳

in 在 2.0 时代有三个亟需解决的问题：

• 产品逻辑日趋复杂。复杂表现在两方面：一是演进非常快；二是反复。这是最致命的，因为开发过程中 PD 可能会临时做一些需求上的变更。因此，此时的框架必须适应产品的复杂化。

• 代码复用性差。1.0 时代，新模块的开发主要基于原有的模块，仅仅在原有的模块上做一个很小的改动，代码实现上却需要进行大幅度的调整。

• 业务逻辑与基础功能杂糅在一起。因为业务上的一些变更常常会触及底层的东西，导致稳定性不足。

图 2

基于这三点，in 在 2.0 时代进行了如图 2 所示的重构。

首先，将所有业务分成独立的模块，同时考虑产品逻辑中可能没有想到的模块。以 in 为例，in 有图片详情页，但从产品逻辑看，产品分为个人中心、话题、品牌站等模块，这些模块都有各自的图片详情页，图片详情页并不是一个独立的业务线。初期，in 严格按照产品线去划分业务逻辑模块，所以开发出好几套图片详情页，这就是代码复用性差。经验教训是，模块不应完全由 PD 决定，我们必须非常熟悉产品结构，清楚有没有共性的模块可以单独抽离出来。

其次，业务模块必须具有一定的配置性，即可扩展性。沿用刚才的例子，我们希望个人中心的图片详情页具有显示用户打上去的标签、贴纸等的功能，但品牌详情页可能并不需要这类功能，所以业务模块必须达到可配置。分好业务模块后，各个模块之间相互独立，但必然存在公共的功能，因此需要有一个底层的公共类库做支持。公共类库主要包括了一些基础功能，比如网络请求、图片解析、本地日志系统等。

最后，in 引入了许多第三方功能，而公共模块是一个独立工程。in 允许公共模块直接使用第三方库，但不允许其它模块单独使用。因此，第三方库达到统一管理。同时，in 还沿用并强化了 1.0 时代的路由协议，推送可以通过这套协议跳转到推送页面。

到此，in 基本解决了之前谈到的三个问题，更重要的是提高了 QA 测试效率。

以往需要等所有功能开发完成才能交付给 QA，分模块后，每一个业务模块都可以不依赖其他模块独立运行。当一个模块自己的业务开发完成后，都可直接交付给 QA。但与此同时，产品又产生了新的问题，即公共类库臃肿，难维护，迁移成本高。

2.0 时代，in 的用户量从 1.0 时代的近 2500 万增长到 7000 万。in 意识到每一次小的更新都会影响用户的体验，因此告别了原先快速迭代的发展模式，转为求稳。从开发的角度来说，是要提供更优质的服务。

后2.0时代：精、稳

图 3

针对 2.0 时代产品公共类库臃肿的问题，in 在框架上做了如图 3 所示的改进。首先，上层沿用 2.0 时代的形式，但对公共模块进行拆分，将公共业务抽成代理层，并且引入服务化的概念，将每一个机组功能都抽成独立的服务，比如网络请求、图片上传，本地日志等。这一版改进后，服务都被独立抽出，相互之间是隔离的，每个服务都可以交由不同的人去维护，内部高类聚。

与此同时，每个服务都需要有容错性，每个模块都需要有兜底方案，保证自己的输出是稳定的，自己内部的问题不会影响其他服务。

另外，底层服务很少被上层的业务代码入侵，可尽量通过协议或者是 API 的形式支持上层的业务逻辑，做到最轻量化级的接入。in 还对第三方库做了封装，将其通过代理的模式与自己的业务代码隔离，这样就可以灵活地替换第三方类库，并且大大降低维护成本。

服务化过程中，in沿用了之前的通信模块，并且加入了一个统计框架。这个框架着重突出了服务化的概念，并且是本地服务化。它的优势在于非常的独立，且具有很高的扩展性，每加入一个新的服务，都不会影响到其他的服务，并且在整个架构的层面上来讲，每一个服务之间相互依赖的关系、调用的顺序都可以很快地整理出来。同时，它还给in的产品矩阵打下了一个很好的基础，未来如果推出一些新的APP，需要引用in老的代码时，只需要选择需要接入的那些服务，就能很快理出新的APP的架构图，并且配置起来。

Extra: 巧、宜

图 4

图 4 为 in 内统计框架，最大的特点是自动化、无侵入式。业界很多统计框架在路径统计层面，主要是统计 Activity 层以及 Fragment 层，但是 in 的很多页面是通过 View 等其他形式实现的，因此无法通过现有的一些统计框架进行页面统计。对此，in 把所有的页面都抽成 layer 的抽象概念，把所有的 layer 通过用户的行为路径压到一个 layer 栈内，最终以一个列表的形式发到服务器，然后在服务器建立一个数据仓库，再通过 BI 部门整理数据仓库得出每个用户的实际浏览路径，包括每个页面的留存等。

模块内的解耦

图 5

耦合存在每个模块内。业界很常见的是用 MVC、MVP 等模式进行一定的解耦，in 主要用 MVP 模式。为什么 in 之前 Activity 常常写得特别臃肿？因为它不仅做了 Model 层的事，而且做了表现以及控制上的事。解决办法是把 view 层单独抽离，由 Fragment 去做 View 层的展现，而 Activity 层只专注于对数据的处理，实现 View 层跟 Model 层之间不直接交互，而是通过一个接口的形式进行沟通。

灰度发布机制

灰度发布机制主要是为了支持产品的 A/B Test。in 的产品越来越复杂，用户量越来越多，为了实验性的功能不影响所有的用户体验，只能允许一部分特定用户看到新功能，而这需要通过代码层做控制，即灰度发布机制。如图 5 所示，灰度发布主要在业务层之上，它的配置全部由服务器端决定，确保每个业务都可以做到灰度发布。

模块间通信

模块增加后，模块间通信成为一个大问题，因为模块之间是不可见的。两个解决办法:第一是通过一套反射机制达到每个模块间相对可见;第二是建立一套自己的基于观察者、订阅者模式的消息分发机制，in 的这套机制主要参考了 EventBus 以及谷歌最近开源的一个安卓响应式框架 Agera 类似于 RxAndroid ，这个框架能帮助模块间通信的现成模型的构建。另外，模块间通信有一个Sticky机制，问题就在于当页面未打开之前，数据已经先到了，那么该如何解决？就是通过 Sticky 机制，它能确保数据先到，页面再打开的时候，数据能顺利下发。

总结：

每一套框架都有自己的特点，但是万变不离其宗，最主要的是要适合当前的项目规模和体量，更好的与业务结合在一起，提高开发效率，降低维护成本。
 

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