如何思考問題與思考具體問題同等重要。
如何思考乙個技術問題？如何高效地理解某個技術 ？如何快速學習乙個新的技術點 ？ 這都需要乙個好的技術思考框架。缺乏思考框架，知識和技術就變成一堆細節的堆砌，缺乏關聯，難以理解和記憶，也就難以掌握和應用。
本文來探索一種好的技術思考框架。
抽象
抽象非常重要。乙個典型的例子是刪除操作。刪除操作提供的是「使用者不可見」的抽象。可以採用兩種思路：
可以看到，提供良好的抽象，而不是直覺上按照使用者的要求去做，往往會帶來更靈活的設計空間。
抽象最好能用一句話概括。比如，文字編輯器（ui介面）提供的是「所見即所得」的抽象；理財產品提供的是符合利率模型的計算抽象。
思路
思路是如何去基本實現的問題。在問題討論初期，提出盡可能多種思路，應對不同的場景。比如排序，就有插入排序、氣泡排序、快速排序、合併排序、希爾排序、桶排序、外部排序、多關鍵字排序等。不同的排序具有不同的特性，在不同的場景下使用。挖掘盡可能多的思路，有助於拓展對問題的思考。好的思路是成功的一半。
考量和優化
考量和優化往往需要豐富的開發實踐經驗。知道往哪個方向使力，如何使力，需要解決什麼技術難點等。
細節
在掌握巨集觀視角後，細節的打磨尤為重要。細節處理不當，可能會導致整體工作前功盡棄。程式設計師或工程師的一大特質，即是體現在細節的考慮和思維的縝密上。
考慮各種錯誤和異常，考慮依賴服務、伺服器、網路等的不可靠，是做好細節工作的必要前提。
以 redis 持久化為例。
抽象
持久化，即是給使用者提供乙個「資料儲存了、即使掉電或重啟也能從某處找回資料」的抽象。
思路
如何實現 redis 持久化 ？ 持久化就是將 redis 記憶體資料庫的資料集狀態儲存在某個磁碟檔案裡。可以基於兩種思路：
考量
實際工程中要考慮什麼因素呢 ？
優化
針對上述考量因素，可制定相應優化措施：
細節
rdb 機制的細節：
aof 機制的細節：
aof 重寫集合： 為了避免緩衝區溢位，重寫集合時，可根據 redis_aof_rewrite_items_per_cmd 配置，乙個數量為 n 的很大的集合，會拆分為 ( n / redis_aof_rewrite_items_per_cmd +1 ) 個重寫命令；
應用啟動時，預設載入 rdb 檔案；恢復資料庫狀態時，優先使用 aof 機制，若 aof 關閉，則採用 rdb 機制。
以高併發處理為例。如何應對高併發流量呢？這是網際網路應用必然面對的乙個重大挑戰。
抽象
高併發流量問題，本質是資源有限的問題。即是用有限的資源去應對不確定性的巨大流量的矛盾。假設有足夠的資源，加以適當的水平擴充套件，高併發也不算什麼事。難在用現有的架構、現有的資源來應對巨大流量，而且無論預留多少資源，總是不一定能承載未來可能降臨的超過負載能力的峰值流量。
思路
既然是資源有限的問題，那麼思路也就三條：
考量
優化
提公升服務能力：
加資源（在不同層面）：
限流： 仍然無法承載的流量，採用限流處理掉。
細節
高併發實際上是乙個實戰性很強的事情。沒有經過高併發流量的洗禮，只談理論終究還是隔著點。不過，至少要了解相關理論，才能在實戰中積極運用並積累經驗。
從上述示例可以看到：
抽象、考量和優化，需要建基於乙個比較豐富的技術體系結構。為什麼考慮這個問題而不考慮那個問題？為什麼選擇優化這個而不是優化那個？良好的技術體系結構可以串聯起所有的知識、技術、經驗，使其關聯清晰可見，並提供強有力的理論指導。
因此，打造乙個適合自己的技術體系結構非常重要，這也是未來的核心競爭力之一。比如 「網際網路應用服務端的常用技術思想與機制綱要」 即是圍繞「資料處理」這個中心主題，從靈活性、高效能、高可用、高可靠、一致性、海量、安全、自動化、智慧型化八個方面打造的技術體系結構。這個體系結構幾乎可以容納各種技術流派和技術優化手段。
合適的抽象會帶來更靈活的設計空間和思路，而考量則會決定優化的大方向，在優化的過程中解決細節問題。在學習技術的過程中，要逐步打造適合自己的技術體系結構，不斷充實這個體系結構，從而具備更強的系統思考力和技術吸收力。
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培養抽象思考能力
數學被視為科學之母，可以被廣泛的應用其它學科，要討論為何數學這麼乙個純綷的學科具有什麼樣的特質，使其可以被使用於各個領域，其實乙個最簡單的回答就是 抽象 抽象這兩個字，究其字面意義要行解釋，本身就很 抽象 我們舉個實際的例子 1 1 2 就是抽象，您可以具體的在數字後面加上單位，像是蘋果 狗 人等具...
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