你想过敏捷流程里面那么大的并行工作压力是从哪里产生的吗？

好几年前写了几篇Jira的使用教程，后来没更新了。今天来水一篇番外篇，关于冲刺长度与冲刺间隔之间产生的有趣物理反应。

我们都知道敏捷开发跟瀑布流开发的不同。瀑布流开发更像是接力赛，一人跑一小段路。敏捷开发从理念上会注重多工种的任务交叉并行，让全员都参与到整个项目过程中来。

当一次冲刺中某个工种的工作变少时，就可以把腾出的精力放到下一个冲刺中，比如产品经理需求评审完之后就可以去准备下个版本的需求了，开发工程师提测之后就可以讨论下个版本的技术方案了，测试工程师测试通过发布之后就可以准备下个版本的测试用例了。

一个版本接一个版本，像列车不断发车一样，于是就有了“版本列车”这样的概念。每一期的需求像赶车的小人一样，发车之前能上车，到点就能到站（上线），发车之前上不了车，不好意思请等下一班列车。

有意思的问题来了，列车运行时长和发车间隔之间，是如何影响工作人员的并行任务数量呢？

我画了几张图来研究这个问题，以周为单位，第一行的数字是列车运行时长t，第二行的数字是发车间隔i，之后每一行的彩色方块都是列车运行的时间表，最右的数字是任务并行压力：最大并行列车数n。

从这些图里你观察到什么规律了吗?

首先n一定是t和i的函数，即n=f(t,i)

但是具体的函数表达式是什么呢？你看出来了吗？给你点时间思考下

公布答案：

n = Ceiling( t / i )

其实很简单，把发车间隔这个“缺口”明确的画出来，很容易发现规律。

当累加的发车间隔没有超过列车运行时长的时候，有几个发车间隔，就会多出几个并行的列车，当累加的发车间隔超过了列车运行时长，并行列车数不再增加。

从这个简单的数学题上我们能发现什么客观规律呢？

首先i是人为决定的，不受其他因素影响。

而t虽然也能说是人为决定的，但实质是冲刺中所包含的需求量S的简单一次函数，毕竟一次冲刺里想实现的需求越多，需要的时间越久。我们可以记作t=kS，k可以看作单个需求的平均工时，1/k也就是工作速度v，所以t=S/v

v又受什么影响呢？每个人的处理能力都是有限的，并且人类只能使用单线程工作模式，做A事情的时候不能做B事情，同一天里想同时做A又做B，只能停下来一会儿做A、一会儿做B。看起来是多任务处理好似多线程，实际还是单线程。

我认为你可能已经猜出来我想表达什么了。

如果用c代表单任务工作速度，那么v=c/n，这里n就是我们前面提到的并行工作量。所以t=S/(c/n)=n*S/c

于是可得：

假设nS/ic结果是整数，则有n = nS / ic

换一换位置，n消掉：S = ic

来，再解读一下：

一次冲刺中可以完成的需求量S，本质上取决于两次冲刺之间的发车间隔i和团队成员的单任务工作速度c。

如果把没说完的话说完：与并行的冲刺数n无关、与冲刺的时长t无关

简化的模型揭示了一个朴实无华且枯燥的道理：

单纯以提高并行任务量或者拉长迭代周期的方式妄图提高产出，都是自欺欺人。

其实背后的逻辑也很好解释：拉长Sprint的时长但不改变间隔Interval，并行的Sprint会变多，因此实际的产出会下降。

欲速则不达，放慢冲刺的间隔才能提升冲刺的产出，没想到吧？



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