软件系统的复杂性分析可以从多个维度进行，以下是一些关键步骤和方法：
业务复杂性分析
业务建模：从业务角度出发，了解产品、客户、功能、价值。
领域建模：对内部业务进行建模，绘制领域模型图。
业务架构：了解产品中的业务组件及其相互关系。
业务组件关系：了解产品与外部业务应用的关系。
技术复杂性分析
逻辑架构：了解系统划分为哪些子系统或模板及其关系。
物理/部署架构：了解系统的物理部署组件及其调用关系。
开发架构：从开发人员视角了解各子系统的开发架构。
关键模块设计：了解模块的使用方法、对外接口及内部结构。
代码分析：通过查看代码，绘制包图、类图、序列图等。
治理复杂性分析
上线后的管控治理：考虑系统上线后的治理和运维复杂性。
模块复杂性分析
模块内部结构复杂性：使用McCabe度量和Halstead度量来评估模块内部结构的复杂性。
模块接口复杂性：通过模块的扇入/扇出数量来度量接口复杂性。
复杂性控制：包括模块复杂性控制、模块结构复杂性控制和软件总体复杂性控制。
规模度量
规模度量元：如Line Count复杂度、结构度量元McCabe复杂度、Halstead复杂度等。
系统分析与预测
系统分析：将对计算机应用系统的需求转化为实际的物理实现。
软件体系结构复杂性预测和评价：通过抽取构件之间的连接，提出基于复合关系的分层式软件体系结构，并基于加权图的复杂性评价模型进行定量评估。
工具与模型
必备工具：如思维导图、UML等。
模型驱动设计：如MDA（Model Driven Architecture）。
通过上述方法，可以全面而系统地分析软件系统的复杂性，从而更好地理解系统的结构和行为，为优化和改进提供依据。