画架构图分四步走：
第一，搞清楚要画的架构图的类型；
第二，确认架构图中的关键要素（比如产品、技术、服务）；
第三，梳理关键要素之间的关联：包含、支撑、同级并列等；
第四，输出关联关系清晰的架构图。
应用架构图
接下来，我们作进一步解读：
一、架构图的定义及作用
什么是架构图？维基百科、百度百科其实都没有关于它的直接定义。不过我们可以进行拆分理解：
- 架构图=架构+图
这样问题就转化成，什么是架构，以及什么是图？
关于架构，百度百科上是这样定义的：
架构，又名软件架构，是有关软件整体结构与组件的抽象描述，于指导型软件系统各个方面的设计。
ISO/IEC 42010:20072 中对架构则有如下定义：
The fundamental organization of a system, embodied in its components, their relationships to each other and the environment, and the principles governing its design and evolution.（系统架构，体现在它的组成部分、它们之间的相互关系和环境中，以及控制其设计和演化的原则。）
也就是说，架构是由系统组件，以及组件间相互关系共同构成的集合体。
而架构图，则是用来表达这种集合的载体。
它的作用也很简单，两个：
- 划分目标系统边界
- 将目标系统的结构可视化
进而减少沟通障碍，提升协作效率。
二、架构的分类及画法
架构大致可以分为4类：业务架构、应用架构、数据架构和技术架构，整体逻辑关系如下：
架构分类
业务架构：使用一套方法论/逻辑对产品（项目）所涉及到的业务进行边界划分。所以熟悉业务是关键。
比如做一个团购网站，你需要把商品类目、商品、订单、订单服务、支付、退款等进行清晰划分，而业务架构不需要考虑诸如我用什么技术开发、我的并发大怎么办、我选择什么样的硬件等等。
产品架构图
应用架构：它是对整个系统实现的总体上的架构，需要指出系统的层次、系统开发的原则、系统各个层次的应用服务。
例如，下图就将系统分为数据层、服务层、通讯层、展现层，并细分写明每个层次的应用服务。
应用架构图
数据架构：是一套对存储数据的架构逻辑，它会根据各个系统应用场景、不同时间段的应用场景 ，对数据进行诸如数据异构、读写分离、缓存使用、分布式数据策略等划分。
数据架构主要解决三个问题：第一，系统需要什么样的数据；第二，如何存储这些数据；第三，如何进行数据架构设计。
大数据架构图
技术架构：应用架构本身只关心需要哪些应用系统，哪些平台来满足业务目标的需求，而不会关心在整个构建过程中你需要使用哪些技术。技术架构则是应接应用架构的技术需求，并根据识别的技术需求，进行技术选型，把各个关键技术和技术之间的关系描述清楚。
技术架构解决的问题包括：纯技术层面的分层、开发框架的选择、开发语言的选择、涉及非功能性需求的技术选择。
补充介绍软件架构中最经典的“4+1视图”：
所谓“4+1视图”，分别为场景视图、逻辑视图、物理视图、处理流程视图和开发视图。
01 逻辑视图
用于描述系统的功能需求，即系统给用户提供哪些服务；以及描述系统软件功能拆解后的组件关系、组件约束和边界，反映系统整体组成与系统如何构建的过程。在UML中由类图来表示（关于什么是类图，这里有一篇通俗易懂的介绍），
下面springcloud微服务的逻辑视图示例（仅部分），就描述了springcloud中各个功能组件。从这个图中，基本可以对springcloud有一个大颗粒度的了解。
springcloud微服务的逻辑视图
02 物理视图
开发出的软件系统，最终是要运行在物理或软件环境上。物理环境可能是服务器、PC机、移动终端等物理设备；软件环境可以是虚拟机、容器、进程或线程。部署视图就是对这个部署信息进行描述。在UML中通常由部署图表示。
03 处理视图
处理视图，又称过程视图、运行视图。用于描述系统软件组件之间的通信时序，数据的输入输出。在UML中通常由时序图和流程图表示，如下图所示：
微服务架构安全认证处理视图
04 开发视图
开发视图关注软件开发环境下实际模块的组织，反映系统开发实施过程。
一个设计良好的开发视图，应该能够满足以下要求：
通过逻辑架构元素，能够找到它所有代码和所有的二进制交付件 每一个代码源文件，都能够找到它所属的逻辑架构元素 每一个二进制交付件，都能够找到它集成了哪些逻辑架构元素
设备调试系统架构的开发视图
05 场景视图
场景视图，即4+1中的1。从前面的图可以看到，4+1中的4个视图都是围绕着场景视图为核心的。它用于描述系统的参与者与功能用例间的关系，反映系统的最终需求和交互设计。在UML中通常由用例图表示：
