我也曾是一个"文档通过率"的信徒。
2018年，我负责一个电商中台的重构项目。为了彰显"架构师的专业性"，我憋了一周，写出了一份长达60多页的《详细架构设计说明书》。里面从类图到部署图，从数据库范式到非功能性需求，应有尽有。
结果呢？
开发阶段，前端来问接口字段，后端来问Redis缓存策略。我恼火地吼道：“文档第42页不是写了吗？“对方一脸茫然：“太长了，实在找不到，也没时间看。”
项目上线三个月后，系统因为一个配置错误瘫痪了。运维排查时发现，真实的部署架构和我的文档早已大相径庭——那份文档，成了典型的"Write Only Memory”（只写存储器），除了感动我自己，没有任何价值。
这次惨痛教训让我明白一个反常识的道理：在中小团队，越"标准"的文档，死得越快。
对于几十人的研发团队，我们要的不是大厂那种面面俱到的"八股文”，而是能保命、能落地、能沟通的"作战地图"。今天，我把这两年一直在用的"极简文档三件套"分享给你。
一、 扔掉类图，先画一张"系统全景图"
很多新手架构师一上来就喜欢钻进代码细节，画复杂的UML类图。相信我，代码变动比你画图快多了，这种图画完即作废。
你的第一页文档，必须是Context Map（系统上下文图）。
我们要解决的第一个痛点是：新来的兄弟，哪怕不看代码，能不能在5分钟内知道我们在做什么？
真实案例
去年有个外包项目交接，接手的负责人小张在那骂娘。前任留下了几百个Java文件，却没告诉他这个系统依赖了哪些外部服务。结果上线第一天，因为防火墙没开通某第三方支付的IP白名单，支付全挂，老板差点掀桌子。
解决方案：C4模型的Level 1
不要被C4模型这个术语吓到，其实就是一张"关系图"。你只需要画出三个东西：
- 用户：谁在用系统？（运营？C端用户？管理员？）
- 核心系统：我们的黑盒子。
- 外部依赖：我们连了谁？（微信API、阿里云OSS、友商的数据接口）。
这就够了。不需要涉及任何技术选型。
实操建议：
我习惯用 PlantUML 或 Mermaid 来画，因为它们是代码，可以直接存在Git里。
graph TD
User[C端用户] -->|下单/查询| OrderSystem[核心订单系统]
Admin[运营人员] -->|管理商品| OrderSystem
OrderSystem -->|发送通知| EmailService[第三方邮件服务]
OrderSystem -->|支付请求| PaymentGateway[微信/支付宝]
OrderSystem -->|读写数据| DB[(主数据库)]
这张图贴在README的第一页，价值超过1万行代码注释。
二、 核心链路，只画"时序图"
有了全景图，接下来要解决最复杂的业务逻辑问题。
很多项目烂尾，不是因为技术难，而是因为状态流转不清。比如一个订单，从"创建"到"支付"再到"发货"，中间涉及库存扣减、优惠券核销、积分累加。
如果只靠口头沟通，后端说"我以为你扣了库存"，前端说"我以为你回滚了"，最后数据对不上，产生"幽灵库存"。
真实案例
如果你经历过"双十一"或者大促，就知道我在说什么。我曾见过一个拼团项目，因为没有梳理清楚"拼团失败"后的退款时序，导致用户钱退了，库存却没释放，最后不得不人工跑脚本修数据，整个组通宵了两天。
解决方案：关键业务时序图
别把所有接口都画时序图，那是浪费生命。只画核心链路（Core Path）。
这一页文档，是为了救命的。当出现Bug时，拿着这张图去对日志，一抓一个准。
我在团队里有个硬性规定：涉及到资金流转、状态变更超过3步的业务，不画时序图不许写代码。
你可以不用标准的UML规范，但必须体现出：
- 参与者（前端、后端、数据库、第三方）。
- 方向（请求还是响应）。
- 关键动作（特别是写操作）。
避坑提示：千万别想着用自动生成工具从代码反向生成时序图，生成的图往往乱得像盘丝洞，根本没法看。必须人脑梳理，这本身就是设计的过程。
三、 拒绝"口头约定"，用ADR记录决策
这是中小团队最容易忽视，但也是导致"技术债"堆积如山的罪魁祸首。
你有没有遇到过这种情况： 接手一段老代码，发现里面用了一个极度冷门的框架，或者写了一段匪夷所思的死循环逻辑。你想重构，但不敢动，因为你不知道前人为什么要这么写——也许是为了绕过某个诡异的Bug？
如果是大厂，可能有繁琐的审批流程留痕。但在中小团队，往往是两个大佬在楼下抽烟时，就把技术选型定了：“就用MongoDB吧，那个快。”
两年后，因为数据一致性问题要迁回MySQL，团队为此付出了三个月的重构代价。
解决方案：轻量级ADR（架构决策记录）
不要写长篇大论的方案对比。在项目根目录下建一个 doc/adr 文件夹，按编号存放Markdown文件。
一个ADR只需要包含4个要素：
- 背景：遇到了什么问题？（例：高并发下订单ID重复）
- 选项：看了哪些方案？（UUID vs 雪花算法 vs 数据库自增）
- 决策：最后选了哪个？（选了雪花算法）
- 后果：这个选择带来了什么代价？（需要依赖NTP时间同步，服务器时间回拨会报错）
实操模板：
# ADR-005: 采用雪花算法生成订单ID
## 状态
已接受
## 背景
原有的数据库自增ID在大促分库分表时产生冲突，且容易暴露业务量。
## 决策
使用Twitter的雪花算法（Snowflake）。
## 后果
优点：生成速度快，甚至不需要连库，天然按时间排序。
缺点：强依赖机器时钟。
应对：运维需确保服务器开启NTP同步，若时钟回拨超过5ms，服务自动熔断。
这个文档不需要多漂亮，关键是记录了"为什么"。这是给后来者留下的"锦囊"，也是给自己的"免责声明"。
结语
架构文档的本质，不是为了证明你懂得多，而是为了降低沟通成本和传递设计意图。
对于中小团队，“够用"即是正义。
这时候你可能会纠结：这些文档放在哪里？
- A方案：放在Confluence/Wiki等知识库系统里，方便非技术人员看。
- B方案：直接放在代码仓库的
/docs目录下，随代码一起版本控制。
你更倾向于哪种方案？为什么？欢迎在评论区告诉我你的选择。
最后，如果你想摆脱"文档地狱”，建议下周一上班就开始尝试以下三个行动：
- 做减法：打开你现有的架构文档模板，删掉那些你从来不填或者填了也没人看的章节（比如什么"参考资料"、“术语定义”）。
- 补全景：花30分钟，用纸笔或者Mermaid，画出当前项目的"系统全景图"，贴在项目的README里。
- 记决策：下次因为技术分歧争论不休时，不再只凭嗓门大做决定，试着写下第一篇ADR。