技术系统优化还可以这样做？
The following article is from JAVA前线 Author IT徐胖子
互联网技术人思考与分享
【CSDN 编者按】在日常工作中，我们时常会碰到这样的情况，有的人讲事情逻辑非常混乱，罗列了很多事项，却抓不到重点，无法把一件事件说清楚。这种思维混乱是典型的缺少结构化思维的表现。结构化思维非常重要，不仅仅体现在表达上，也体现在我们分析问题的过程中。
怎么样提好一个问题
背景：业务数据量越来越大 冲突：响应经常超时现有系统难以支撑 疑问：应该做什么才能够支撑后续业务 回答：我们应该优化系统
结构化方式组织回答
对于金字塔原理仅仅分析到这里是不够的，我们还应该进一步去分析金字塔原理的内在结构，而内在结构可以从纵向和横向两个维度分析：纵向结构体现了结论先行和以上统下两个原则，横向结构体现了归类分组和逻辑递进两个原则。
2.1 纵向结构
2.1.1 结论先行
结论先行是指开宗明义地展示中心思想，让听众一开始就明白沟通主旨，而如果把中心思想隐藏在沟通过程中，听众可能因为走神或者沟通信息太多而失焦，根本不知道你在说什么。结论先行具体有以下六个方面：
先重要后次要
先框架后细节
先总体后细分
先论点后论据
先结论后原因
先结果后过程
我看监控发现数据库负载升高，可能是没有加索引导致的。我又发现频繁收到重复消息，是不是消息中间件有什么问题？监控还显示创建了大量线程，是不是线程池使用不当导致的？问题排查很难短时间得到结论，我们还是先回滚代码至上一个版本吧
这位同事中心思想是问题原因比较难排查，应该先回滚代码再分析问题，但是他把最重要的观点放在最后，不听到最后不知道他要做什么，而如果结论先行应该怎么表述呢？
我们应立即当回滚代码，因为问题排查比较复杂，还是先恢复系统再排查问题。可能的问题分三类：第一可能是索引使用不当导致的数据库问题，第二可能是中间件问题导致大量重复接收消息，第三可能是线程池使用不当导致线程大量被创建。等到恢复正常之后我们依次排查这些问题
我们比较两段表述不难发现，第二段表述结构清晰很多，信息传达效率显著提升，这就是结论先行的优势所在。
2.1.2 以上统下
以上统下是指任何一个层的思想必须是其下一层思想的总结概括，我们分析一个例子进行说明：小王今天需要买牛肉、鸡蛋、萝卜、果汁、白菜、牛奶、青菜、鸡肉、酸奶，但这么多菜品他记不住，请你想办法帮助小王。
第一步我们要对菜品自下而上进行聚合归纳，这是一个找规律的过程。第二步再以上统下进行结构化表达从而帮助记忆。
自下而上聚合我们不难发现，牛肉、鸡肉、鸡蛋属于肉蛋类，白菜、青菜、萝卜属于蔬菜类，牛奶、果汁、酸奶属于饮品类，这样聚合之后我们再以上统下进行结构化表达。
上述实例比较简单，因为元素之间的关联性比较容易寻找，但是真实场景是不会这么简单的，元素之间关联性并不容易建立，那么我们应该如何从中心思想展开至第二层？
金字塔原理推荐使用疑问-回答式对话，通过设问的方式向下展开结构。那么应该问哪几个问题从而涵盖中心思想的要点？我们可以参考5W2H分析法，尽量做到要点不缺失：
What：是什么、做什么
Why：为什么、什么原因
Where：在哪里、从哪开始
When：开始结束时间、里程碑
Who：谁负责、谁来做、谁验收
How：怎么做、什么方法、从哪切入
How Much：做多少、各项指标是多少
在这个模型基础上我们可以进行简化从而减少要素数量，这样更加有利于结构化表达和记忆。我们一般选取What、Why、How这三个核心要素组成2W1H模型。
2.1.3 实际应用
我们看看结论先行和以上统下的实际应用。根据第一章节我们使用SCQA工具得到了回答，这个回答就是金字塔结构中心思想，根据结论先行原则在金字塔顶端就要开门见山地展示中心思想。
我们再用2W1H模型组织论点，划分为什么、为什么和怎么做三个维度，这样金字塔的纵向结构就已经搭建完成。
2.2 横向结构
2.2.1 归类分组
(1) 归纳推理
我们一般用归纳推理和演绎推理两种方法进行归类分组，我们先看归纳推理。
归纳推理是指把观察到的事实、规律归纳总结为理论。这种推理方法是不严谨的，因为只要观察事实和信息是有限的，那么归纳推理出来的结论就不一定是正确的。这就是逻辑错误中常见的一种：错误归因。
欧洲人看到的天鹅都是白色的，那么他们就归纳总结说所有的天鹅都是白色的。当一只黑天鹅出现时，这个结论就被证明是错误的，这就是黑天鹅事件。
当然我们不可能观察到所有事实，收集到所有信息，而一般是为了解决某个具体问题，我们会收集侧重于某个角度的信息，建立特定模型去分析解决问题，这也不失为一种有效方法。
金字塔原理归纳推理一般有以下四种维度：时间维度、结构维度、程度维度、经验维度。时间维度是根据天然时间线进行归纳，结构维度根据组织结构进行归纳，程度维度是根据程度级别进行归纳，经验维度是根据已有经验进行归纳。我们分别来看上述四种维度的几种常见类型：
(1) 时间维度
事前、事中、事后
短期、中期、长期
(2) 结构维度
信息部、行政部、人力部
开发组、测试组、运维组
(3) 程度维度
高级、中级、初级
重要、次要、不要
(4) 经验维度
市场战略3C理论
市场决策4P理论
高扩展、高可用、高性能
(2) 演绎推理
演绎推理是指根据公理、定理或者自己相信的观念，做出推理或者判断，得到结论。
这种方法从逻辑上来说是严谨的。命题A是真的，推理出命题B也是真的，那是因为命题B的真实性包含在命题A中。
需要注意在逻辑上严谨，不是说结论一定是正确的。例如自己相信的观念最终被证明是错误的，那么得到结论也就是错误的。
这是一种自上而下的推理方法，由已知的公理、定理或者观念向下推理。使用这种方法，需要在出现问题的领域有一定的经验和积累。
标准式演绎推理分为大前提、小前提和结论：所有小鸟都会飞，这是一只小鸟，所以它会飞。
演绎推理还可以分为现象、原因和解决方案三个要素：现象是开发代码质量不高，原因是没有统一代码规约，解决方案是制定统一代码规约。
2.2.2 逻辑递进
逻辑递进是指每种思想需要按照一定顺序进行排列，时间维度按照事前、事中、事后进行排列，程度级别按照高级、中级、初级进行排列。例如时间维度我们还可以继续使用怎样减少代码上线故障案例，按照事前、事中、事后时间线进行排列，这种顺序更加符合理解和记忆习惯。
综合实例
前面章节我们介绍了 SCQA 和金字塔原理，本章节我们用一个实例将结构化思维方法论落地，并总结出一个闭环工具。
3.1 提出问题
我们还是以系统优化案例进行说明，第一步是使用 SCQA 提出问题从而引出回答。背景是业务数据量越来越大，冲突是响应经常超时现有系统难以支撑，疑问是应该做什么才能够支撑后续业务，回答是我们应该优化系统，而回答就是金字塔结构的中心思想。
3.2 给出回答
第二步是使用金字塔原理组织回答，在纵向结构上我们通过设问的方式提出 2W1H 三个问题。
高扩展强调系统可扩展性，包含划分清晰的领域边界，使用合适的设计模式，进行合理的组件抽象，遵守统一的代码规约。
高可用强调对系统的保护，面对大流量可能带来的非线性压力，我们要做好降级、延时、隔离、冗余、告警和响应防止系统崩溃。
高性能强调系统的性能表现，我们首先通过分析时延、负载、压测表现等指标了解系统能力，再从数据层、缓存层、服务层、WEB 层、前端层、客户端、代理层等层级思考优化方案。
因为需要组织和表达信息较多，我们可以选择将金字塔旋转90度，这样做只是为了展示信息更加方便，在逻辑上并不改变金字塔结构。
3.3 落地执行
我们已经将回答进行了结构化表达，现在需要思考如何将回答落地执行，我认为可以从以下四个方面思考。
团队（Team）：有多少人可以投入这个项目，人员构成是什么，例如有几个服务端和几个前端，人力的投入直接影响执行节奏。
切点（Pointcut）：从哪里入手这是需要明确的，例如我们做系统优化，可以先从一个耗时最长，性能最差的接口入手，用这个接口验证技术方案的可行性。
节奏（Rhythm）：受限于开发人数和项目排期等因素，系统优化很难一步到位，所以我们可以设置多个里程碑节点，规划短期、中期、长期目标，这样大目标就被拆成几个小目标逐一实现。
结果（Result）：系统优化的结果怎么样，投入了这么多时间和精力到底产出是什么，这是必须要回答和面对的问题。我们可以把哪些预期未达标、哪些流程不顺畅、哪些隐患还存在等问题拿出来逐一检视。
我们把SCQA和上述四个维度进行合并，组成SCQATPRR闭环工具，这个工具可以帮助设计方案减少缺失环节从而形成闭环。
总结
本文首先分析了 SCQA 结构化工具，提好一个问题是解决问题的第一步。在初步给出答案后我们可以进行第二步使用金字塔结构组织答案，纵向结构要符合结论先行、以上统下原则，横向结构要符合归纳分组、逻辑递进原则。第三步在落地执行层面，我们提出团队、切点、节奏和结果这四个维度，结合 SCQA 工具进而组成闭环工具。
需要说明的是结构化思考工具只是一个工具，解决问题的关键还是我们要在本专业领域钻研和精进，也要在平时注意将零散的专业知识进行归纳整理，这样专业知识和工具相结合才会发挥更大的作用，希望本文对大家有所帮助。
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