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架构师必备:要懂点信息架构

看信息架构还是很多年前的事情了,大概是在 2010 年吧,有一本叫《Web 信息架构》的书,当时还在一线,想去做一个架构师,看到架构两个字就冲动买了下来。

有道是「买书一时爽,读书火葬场」

当然,这本书后面还是看完了,和想象中的不一样,但是也提升了自己某些方面的认知,现在回想起来还是有一些作用的,至少知道了一些信息架构的基本逻辑,在 battle 的时候也有一些逻辑来讲了。

最近回顾架构师必备的一些知识点,回想起来,也是必备点之一,于是温故一下。

为什么架构师要懂信息架构

大多数技术架构师在设计系统时,90% 以上的精力放在了技术实现上,却忽略了最终用户如何使用这个系统。

以下这样的场景我们应该都见过:

  • 功能强大的 ERP 系统,员工需要培训一个月才能熟练使用
  • 配置灵活的中台管理系统,业务人员宁愿用 Excel 也不愿意打开
  • 技术先进的数据平台,分析师找个报表要点击七八次

这些系统在技术层面可能已经不错了,但在信息组织和呈现上却是不尽人意。

作为架构师,我们不仅要考虑系统怎么实现,还要考虑信息怎么组织、怎么流转、怎么被用户理解和使用。这就是信息架构要解决的问题。

信息架构到底是什么

提到信息架构,很多技术同学的第一反应是:”这不是产品经理或 UX/UI 设计师的事吗?”

有些偏了。用一个简单的类比来解释一下:

如果把系统比作一座大楼,技术架构就像是大楼的钢筋混凝土结构,决定了楼能建多高、承重多少。而信息架构则像是大楼的空间布局和导视系统,决定了人们在楼里能不能找到想去的地方。

更准确地说,信息架构 = 信息 + 架构。

这里的「信息」是指用户需要理解和使用的所有内容:

  • 功能:系统能做什么(订单管理、库存查询、报表统计)
  • 内容:系统展示什么(商品信息、客户资料、交易记录)
  • 概念:系统如何定义事物(什么是”订单”、”客户”、”库存”)
  • 流程:任务如何完成(下单流程、退货流程、审批流程)

同时也包括用户在 Web 上可以看到的文本、图片、影音等元素。

而”架构”则是如何组织这些信息:

  • 分类:按什么逻辑分组(按部门?按流程?按对象?)
  • 层级:分几层,每层放什么
  • 关联:不同信息之间如何连接
  • 路径:用户如何找到需要的信息,如导航,搜索

根据维基百科的定义:信息架构(英语:Information Architecture,缩写IA)是在信息环境中,影响系统组织、导览、及分类标签的组合结构。它是也基于信息架构方法论,并运用内容管理技术来管理和组织信息的一个专门学科。

理查德·索·乌尔曼(Richard Saul Wurman)在 1976 年创造了”信息架构”这个术语。他当时面对的问题,在今天看来更加严峻——信息爆炸。

人类认知的局限与信息架构的价值

人类感官系统每秒可以接收 高达 10 亿比特的信息(如视网膜、听觉系统等能高速采集大量感官数据),但我们大脑用于行为和认知的信息处理速度却极为有限。

根据 2025 年 4 月发表于《Neuron》期刊的综述文章《The unbearable slowness of being: Why do we live at 10 bits/s?》,美国加州理工学院的研究团队通过实验和信息论分析发现:

人类大脑在执行诸如打字、说话、阅读、听力理解等任务时,信息处理速度平均只有约 10 比特/秒

量化理解大概是这样:

  • 英语听力理解:约 13 比特/秒
  • 打字行为:约 10 比特/秒(100词/分钟 ≈ 10 bits/s)
  • 语言表达、复杂任务处理:也普遍维持在 10 bits/s 左右

这就像:

“感官系统是一个每秒吸入瀑布的超级吸尘器,而大脑处理系统是只能一滴一滴滴水的慢筛子。”

刻意注意一下,你会发现你每天会见到很多的人和事,实际能在你脑海里面留下印象的寥寥无几。

我们大脑处理信息的速度这么慢,其实就像你用一个老旧手机加载高清视频,根本带不动。这时候,最重要的不是往里塞更多内容,而是怎么把内容排好、简化、分清主次。这就是信息架构的价值:它就像一个聪明的「内容管家」,帮你把复杂的信息分门别类、有序呈现,让大脑不至于崩溃。不是你记不住,而是信息没被安排好。

我们刷网页、看报告、看PPT,很多时候不是内容不好,而是太乱,不知道看哪里,不知道重点在哪。大脑每秒只能处理 10 比特的信息,就像一个只能看一小角的手电筒,所以信息架构的作用就是:把重要的东西放在光照能到的地方,其他的先收起来,或者慢慢来。这种结构化的呈现,既是对读者的呵护,也是对注意力的尊重。

无论我们是在做一份 PPT 汇报、写一篇文章,还是在设计一个产品页面,真正的挑战不是“讲得多厉害”,而是让人听懂、记住,并且愿意继续往下看。这就要求我们站在对方的认知角度去思考,用结构帮他减少思考负担。换句话说:做内容不是堆信息,是搭桥——在信息和人之间,搭一座他们能走得过去的桥。

架构师会遇到的信息架构场景

架构师在实际工作中会遇到的信息架构场景:

  1. 系统功能菜单设计:虽然通常由产品负责,但架构师需要评估:功能模块如何分组?菜单层级是否合理?是否与底层服务划分一致?
  2. 业务概念统一:同一个业务实体在不同模块中的命名是否一致?比如”客户”在 CRM 中叫 Customer,在订单中叫 Buyer,在财务中叫”付款方”,这种不一致会从代码层面影响到用户理解。在实际工作过程中,微服务的拆分和设计,领域建模,数据加设计都需要基于业务概念统一来做。
  3. API 对外暴露的信息组织:对外 API 的资源如何分类和命名?开发者文档的组织结构?这直接影响外部开发者对系统的理解。
  4. 错误信息体系:用户能看到的错误提示如何分类?错误码如何设计才能让用户(包括运维人员)快速理解问题?再远一些会涉及监控系统和监控指标的设计。
  5. 多端信息一致性:Web、App、小程序等多端的功能和信息如何保持一致?哪些功能在哪些端出现?
  6. 系统集成时的信息映射:当多个系统集成时,如何统一不同系统中的概念和术语?如何设计统一的信息视图?

架构师的技术决策会直接影响用户(包括最终用户、运维人员、开发者)对系统的理解和使用

构建信息架构的核心系统

信息架构不是简单的分类和排序,一般包含四个核心系统:

1. 组织系统:如何分类信息

组织系统是信息架构的基础,它决定了我们用什么维度和逻辑来分类信息。就像图书馆需要决定是按主题、作者还是出版时间来排列书籍,系统设计时也需要选择合适的组织原则——是按业务流程、用户角色、数据对象,还是使用场景来组织功能和内容。这个选择没有绝对的对错,关键在于是否符合用户的心智模型和使用习惯。

常见的组织方式包括:按字母或时间的精确型组织(适合已知查找目标的场景)、按主题或任务的模糊型组织(适合探索式浏览的场景),以及混合型组织。比如电商系统,商品分类采用层级主题(服装>男装>衬衫),订单查询采用时间序列,用户中心采用任务分组(我的订单、我的收藏、账户设置)。每种组织方式服务于不同的用户需求和使用场景。到底按照什么维度进行单一归类还是进行矩阵归类,这就是我们的组织系统要解决的问题。

架构师在设计时最容易犯的错误是按技术实现来组织信息,而不是按用户理解来组织。比如把”用户注册”放在”用户服务”模块下,把”下单”放在”订单服务”模块下,看似合理,但用户可能期望在”开始购物”这个流程中完成所有操作。好的组织系统应该让用户感觉自然和直观,而不是需要理解你的技术架构才能找到想要的功能。

2. 标签系统:如何命名信息

标签系统定义了如何命名系统中的各个信息节点,包括功能名称、按钮文案、图标选择等所有用户可见的标识。它就像路标系统,决定了用户能否快速理解每个元素的含义和作用。一个好的标签应该既准确又易懂,既符合业务语言又贴近用户认知。比如,同样是查看历史数据的功能,叫”数据回溯”还是”历史记录”,给用户的感受完全不同。

标签设计的核心挑战在于平衡专业性和通俗性。企业内部可能习惯了专业术语,比如”SKU管理”、”履约中心”、”清结算”,但对于普通用户来说,”商品管理”、”订单处理”、”对账”可能更容易理解。图标的选择也是如此,一个购物车图标比一个抽象的立方体更能让人联想到”订单”。标签系统需要建立一套统一的命名规范和词汇表,确保同一概念在整个系统中保持一致,避免用户困惑。

架构师虽然不直接负责界面设计,但在定义服务、接口、数据模型时的命名选择,会深刻影响最终的标签系统。同样是”用户”这个概念,在不同模块里分别叫User、Account、Member、Customer,这种不一致性很容易延续到界面层,造成用户理解困难。

3. 导航系统:如何浏览信息

导航系统定义了用户在系统中移动的方式和路径,它不仅包括显式的菜单、面包屑、标签页,还包括隐式的链接、快捷操作、上下文跳转等。一个好的导航系统应该让用户始终知道三件事:我在哪里(当前位置)、我能去哪里(可达路径)、我怎么回去(返回机制)。就像商场的导购图,不仅要标明店铺位置,还要提供多条到达路径,以及紧急出口的位置。

导航设计需要考虑不同用户的使用模式:新手用户倾向于使用全局导航逐层探索,熟练用户更喜欢搜索和快捷入口,专家用户可能需要自定义常用功能。因此,一个完整的导航系统通常包含多个层次:全局导航提供整体框架、局部导航处理模块内跳转、关联导航连接相关内容、面包屑提供位置感和返回路径。比如在订单详情页,除了顶部菜单和面包屑,还应该有”查看客户信息”、”相关订单”、”物流追踪”等关联导航。

架构师在设计系统时,需要预见导航的技术实现需求。单页应用(SPA)还是多页应用(MPA)?URL 路由如何设计才能支持深度链接和分享?页面状态如何保存以支持后退操作?权限控制如何影响导航的显示?这些技术决策都会影响导航系统的用户体验。更重要的是,导航路径往往反映了业务流程,一个清晰的导航系统背后,必然是清晰的业务逻辑和合理的功能划分。

4. 搜索系统:如何检索信息

搜索系统让用户能够直接定位到需要的信息,而不必通过层层导航来寻找。它包括搜索入口的位置、搜索范围的定义、搜索结果的组织和筛选机制等。一个优秀的搜索系统不仅要能精确匹配用户输入,还要能理解用户意图——当用户搜索”退货”时,系统应该同时返回退货政策、退货申请入口、历史退货记录等相关结果。搜索的核心价值在于缩短用户到达目标的路径,特别是当信息量庞大或用户明确知道要找什么时。

搜索系统的设计需要解决几个关键问题:搜索什么(全文搜索还是特定字段)、如何搜索(精确匹配还是模糊匹配)、结果如何排序(相关性、时间、热度)、如何优化(搜索建议、历史记录、热门搜索)。比如在 B 端系统中,订单搜索可能需要支持订单号精确查询、客户名称模糊查询、时间范围筛选、状态过滤等多种方式。搜索结果的呈现也很重要——是简单列表还是分类聚合?是否需要高亮关键词?是否提供”没找到想要的结果”时的引导?

搜索系统和导航系统是互补而非互斥的关系。导航系统适合探索式浏览,帮助用户了解系统全貌和信息关系;搜索系统适合目标明确的查找,让用户快速直达目标。实际使用中,用户常常在两者间切换:先通过搜索快速定位到大概区域,再通过导航浏览相关内容;或者通过导航了解系统结构后,使用搜索来快速访问常用功能。架构师需要确保两个系统使用一致的信息组织逻辑和命名体系,让用户无论通过哪种方式都能找到相同的内容。

不是所有系统都需要搜索功能,但当信息量达到一定规模时,搜索就变得必不可少。

决定是否需要搜索功能,可以考虑三个因素:

  • 内容丰富度:信息量是否足够大
  • 内容性质:是否需要精确查找
  • 使用场景:用户是否有明确的查找目标

比如配置中心,当配置项超过几百个时,分类浏览就不够用了,搜索功能变得必需。

常见的信息架构类型

1. 层级结构(树状结构)

这是最常见的信息架构类型。就像公司的组织架构图,从一个根节点开始,逐层向下展开,每个节点下面有多个子节点。最典型的例子就是 Windows 的文件夹系统,或者企业官网的菜单结构。

当信息之间有明确的从属关系,需要从大类到小类逐步细化时,层级架构能让用户通过逐步深入的方式找到目标。它解决的是”如何把大量信息有条理地组织起来”的问题。

企业官网、电商的商品分类、文档管理系统、组织机构管理等。比如京东的商品分类:家用电器 > 电视 > 液晶电视 > 65英寸。

其优点是结构清晰,容易理解;扩展方便,随时可以加新分类;适合信息量大但关系明确的场景;用户学习成本低。

缺点是层级太深用户会迷失(一般不超过3-4层);同一个信息可能属于多个分类,不知道放哪里;跨分类查找很困难;移动端展示受限,层级多了不好操作。

2. 矩阵结构

允许从多个维度访问同一信息,像 Excel 表格一样,用多个维度来组织信息,用户可以从不同角度切入找到同一个内容。比如招聘网站,你既可以按职位类型找,也可以按地区找,还可以按薪资范围找,最后都能找到同一个职位。

当同一个信息需要从多个角度访问时,矩阵架构避免了「这个东西到底该放在哪个分类下」的纠结。它解决的是「一个内容多种查找方式」的问题。

电商的筛选功能(品牌+价格+功能)、招聘网站、房产网站、多维度报表系统等。比如链家找房:可以按区域、价格、户型、面积等多个维度组合筛选。

其优点是灵活性高,满足不同用户的查找习惯;信息不用重复存储也能多处访问;特别适合需要多条件筛选的场景;能够展示信息的多个属性。

缺点是维度太多用户会选择困难;实现复杂,需要良好的标签和索引系统;可能产生大量无结果的组合;对信息的标准化要求高。

3. 线性型架构(流程结构)

信息按固定顺序排列,用户只能顺序浏览,像看书一样,从第一页翻到最后一页,用户按照预定的顺序一步步前进。最典型的就是安装向导、注册流程、购物结算流程,用户必须完成当前步骤才能进入下一步。

当任务有明确的先后顺序,需要引导用户一步步完成时,线性架构能确保用户不遗漏任何环节。它解决的是「如何引导用户完成复杂任务」的问题。

注册流程、下单流程、问卷调查、教程引导、多步骤表单等。比如 12306 买票:选择车次 → 选择座位 → 填写乘客 → 确认订单 → 支付。

其优点是用户不会迷路,始终知道在哪一步;适合新手,降低学习成本;确保必要信息都被收集;可以在每步做验证,减少错误。

缺点是不够灵活,用户不能跳过或改变顺序;如果流程太长用户容易放弃;返回修改很麻烦;不适合老用户,每次都要走完整流程。

4. 网状型架构(关系结构)

信息之间没有固定的层级关系,通过标签或关联连接。像维基百科或社交网络,信息之间通过各种关系相互连接,没有固定的层级或顺序。用户可以从任何一点开始,通过链接跳转到相关内容,形成自己的浏览路径。

当信息之间的关系复杂、非层级化,需要展示多对多关系时,网状架构能够灵活地表达这种复杂性。它解决的是”如何表达信息之间的复杂关联”的问题。

知识库系统、社交网络、推荐系统、相关内容展示等。比如知乎的问题页面,会显示相关问题、相似回答、用户的其他回答等多种关联。

其优点是最灵活,能表达复杂关系;鼓励探索,用户可能发现意外的有价值信息;没有死胡同,总有路径可走;适合内容关联性强的场景。

缺点是用户容易迷失方向,不知道自己在哪;没有明确的开始和结束;信息架构难以可视化和理解;搜索和导航设计要求高,否则用户找不到想要的内容。

实际工作中,我们很少只用一种架构类型,通常是混合使用。比如电商网站:商品分类用层级型、商品筛选用矩阵型、购买流程用线性型、商品推荐用网状型。关键是根据不同的信息类型和用户任务,选择最合适的架构方式。

小结一下

信息架构设计要求我们不仅要梳理清楚系统中有哪些信息、这些信息如何命名才能让用户理解,还要思考如何组织这些信息才符合用户的认知模式、如何设计导航和搜索才能让用户高效地找到目标。每一个节点的命名、每一条连线的关系、每一个层级的划分,都会直接影响后续的界面设计和用户体验。

信息架构是连接业务逻辑和用户界面的桥梁。向上,它需要准确理解和表达业务需求,确保所有功能和内容都有合适的位置;向下,它为界面设计提供清晰的框架,让设计师知道需要设计哪些页面、页面之间如何跳转、每个页面应该包含什么内容。一个清晰的信息架构图,能够让团队成员快速达成共识,减少后期因为结构调整带来的返工成本。

作为架构师,我们在设计系统时不能只关注技术实现,还要站在用户视角思考信息的组织方式。好的信息架构应该是”隐形”的——用户使用时感觉自然流畅,不需要思考就能找到想要的功能。这需要我们在前期投入足够的时间去理解用户需求、分析使用场景、设计合理的分类体系和命名规范。只有把信息架构的基础打好,后续的框架层和表现层设计才能水到渠成,最终构建出既强大又易用的系统。

架构师必备:解决技术问题当从第一性原理开始

前两天系统陆续告警,海外服务器访问图片 CDN 经常会出现异常,连接慢,超时,或者下载到一半了失败,错误日志如下:

> Connection broken: IncompleteRead(49292 bytes read, 2611057 more expected)', 
>IncompleteRead(49292 bytes read, 2611057 more expected

当看到这些,第一个反应就是加重试和延长超时时间,有一些缓解,但是还是会出错。

当某天下午又有问题出现后,忽然想起,重试和延长超时时间并不是解决本质的问题,只是缓解了问题。

从第一性原理,尝试脱离业务查找图片 CDN 无法访问的问题,尝试发现直接访问存储的外网地址是正常的,但是通过 CDN 会有问题,ping cdn 的域名,延时还能接受。现在看只能是回源的问题,于是找云服务商来定位日志,最终的原因是回源没有带源站地址,导致海外访问受限(为什么,这点云没有做详细解释,模模糊糊说是跨境的问题,因为在国内,之前的配置是没有问题的)。

什么是第一性原理?

这个词听起来很高大上,其实道理很简单。

想象你是个外星人,刚刚来到地球,看到人类在用轮子运输货物。你不会想”轮子就应该是圆的”,而是会问”为什么需要运输?””什么形状最省力?”通过基础的物理定律,你会发现圆形确实是最优解。

这就是第一性原理的精髓——抛开所有的经验、惯例和「理所当然」,回到最基础的事实和逻辑,重新推导解决方案。

在技术领域,我们太容易被各种「最佳实践」、「业界标准」、「大厂方案」所影响。遇到问题,第一反应往往是去搜索现成的解决方案,或者套用以前的经验。这本身没错,但当这些方法都不管用时,就需要回到问题的本质了。

为什么我们需要第一性原理?

做技术久了,你会发现一个有趣的现象:很多所谓的「技术难题」,其实根本不是技术问题。

比如,系统性能差,大家就想着优化代码、加缓存、扩容。但如果从第一性原理出发,先问问「用户真正的需求是什么?」,可能会发现某些功能根本没人用,直接下线就解决了性能问题。(有些问题不用解决,解决问题本身就行)

再比如,团队总是出线上故障,常规思路是加强测试、完善监控、制定流程。但深入分析会发现,80%的故障都源于某个老旧模块,与其不断打补丁,不如花时间重构它。

技术圈有个词叫「过度工程」,说的就是用复杂的方案解决简单的问题。为什么会这样?因为我们太习惯于在既有框架内思考,忘记了问题的本质可能很简单。

技术思维的三个陷阱

在日常工作中,有三种思维陷阱特别容易让我们偏离问题的本质:

1. 经验主义陷阱

“上次遇到类似问题就是这么解决的。”

经验是财富,但也可能是枷锁。技术在变,业务在变,用户在变,昨天的解决方案未必适合今天的问题。

曾经见过一个案例,某电商网站的订单系统经常超时。后台小哥凭经验判断是数据库性能问题,花了大量时间优化 SQL、加索引、分库分表。结果呢?问题有所减轻,但是还是会出现。

后来从头分析才发现,真正的瓶颈是订单生成时要调用外部服务做各种校验和预处理,其中一个服务响应特别慢。如果一开始就从基础事实出发——「订单生成需要多长时间?时间都花在哪里?」——问题早就解决了。

2. 权威崇拜陷阱

「Google是这么做的,肯定没错。」

大厂的方案确实值得学习,但照搬往往水土不服。Google 的解决方案是基于它的业务规模、技术栈、团队能力设计的,这些前提条件你都具备吗?

记得有个创业公司,看到大厂都在搞微服务,也把自己不到 10 人的团队、日活 1 万左右的产品拆成了十几个服务。结果呢?运维成本暴增,开发效率直线下降,最后不得不重新合并服务。

3. 工具依赖陷阱

「用了最新的框架,一定能解决问题。」

技术圈总是充满各种新工具、新框架、新概念。但工具只是工具,关键是要解决什么问题。

曾经见一个项目,前端框架从 jQuery 升级到 Angular,又换成 React。每次重构都说是为了「提升开发效率」和「改善用户体验」。可实际上,用户的核心诉求——”页面加载太慢”——从来没有被真正解决过。

如果从第一性原理思考:用户要的是什么?快速加载。为什么慢?图片太大、请求太多。怎么解决?压缩图片、合并请求。这跟用什么框架其实关系不大。

当然,框架升级并不是一个一定不对的事情,技术的升级也是有必要的,但是需要看其本质是想改变什么

第一性原理的实战应用

说了这么多理论,来看看在实际技术问题中如何应用第一性原理。

案例一:神秘的数据库连接池爆满

有个项目突然开始频繁报数据库连接池满的错误。常规思路是什么?加大连接池、优化慢查询、增加数据库实例。

但我们决定从基础事实开始:

第一步:确认基础事实

  • 连接池大小:100
  • 平均活跃连接数:20-30
  • 报错时连接数:100
  • 每个请求的数据库操作:2-3次

第二步:分解问题

既然平时只用20-30个连接,为什么会突然用满100个?

通过监控发现,每天下午3点左右连接数会激增。这个时间点有什么特殊的?

第三步:追踪本质

深入代码发现,有个定时任务在下午3点执行,它会并发处理大量数据。关键是,这个任务的事务没有正确关闭,导致连接无法释放。

第四步:简单解决

修复事务管理的bug,问题彻底解决。连接池大小维持在50就足够了。

如果一开始就盲目扩大连接池,不仅掩盖了真正的问题,还会增加数据库的负担。

案例二:永远优化不完的首页

另一个经典案例是首页性能优化。产品经理总是抱怨首页加载慢,技术团队已经做了各种优化:

  • 静态资源上CDN ✓
  • 图片懒加载 ✓
  • 接口合并 ✓
  • 服务端缓存 ✓
  • 数据库索引优化 ✓

但用户还是觉得慢。怎么办?

回到基础问题:用户说的「慢」到底是什么?

通过用户访谈发现,他们说的「慢」不是首页加载慢,而是「找到想要的商品慢」。原来首页堆积了太多内容,用户需要不断滚动、寻找,体验自然不好。

真正的解决方案:

  • 简化首页内容
  • 改进搜索和分类
  • 个性化推荐

技术优化做到极致,不如产品设计的一个小改进。这就是第一性原理的力量——让你跳出技术视角,看到问题的全貌。

案例三:微服务还是单体?

这可能是近几年最容易引发争论的架构问题。很多团队一上来就要搞微服务,理由通常是:

  • 大家都在用微服务
  • 微服务更先进
  • 方便团队协作和扩展
  • 容易扩展

但如果用第一性原理思考:

基础问题是什么?

我们要构建一个满足业务需求的系统。

核心约束是什么?

  • 团队规模:5 个人还是 50 个人?
  • 业务复杂度:简单 CRUD 还是复杂业务逻辑?
  • 性能要求:日活千万还是几万或几千?
  • 开发效率:快速迭代还是稳定运行?

从零思考架构:

如果你的团队只有 5 个人,业务逻辑也不复杂,那么单体应用可能是最优选择:

  • 部署简单
  • 调试方便
  • 没有网络开销
  • 事务处理简单

随着业务增长,当单体应用真的成为瓶颈时,再考虑拆分也不迟。这时你会更清楚哪些模块需要独立,哪些可以保持在一起。

记住,微服务不是目标,解决业务问题才是。

如何培养第一性原理思维?

知道第一性原理重要是一回事,真正在工作中应用又是另一回事。这里分享一些我的实践经验:

1. 养成追问「为什么」的习惯

遇到问题不要急着动手,先问几个为什么:

  • 为什么会出现这个问题?
  • 为什么以前没有这个问题?
  • 为什么是现在出现?
  • 为什么影响的是这些用户?

每个「为什么」都可能让你更接近问题的本质。

2. 区分表象和原因

医生看病会区分症状和病因,技术问题也一样。

用户说「系统很卡」是症状,真正的原因可能是:

  • 网络延迟高
  • 服务器 CPU 占用率高
  • 数据库死锁
  • 前端渲染性能差
  • 甚至可能是用户电脑太老… (之前工业互联网创业时就遇到过这种情况)

不要被症状迷惑,要找到真正的病因。

3. 建立度量和验证机制

第一性原理强调基于事实,而不是猜测。所以要学会度量和验证:

  • 性能问题:先测量,找到瓶颈在哪
  • 稳定性问题:收集数据,分析故障模式
  • 用户体验问题:做用户调研,理解真实需求

数据会告诉你真相,而不是你的直觉。

4. 练习「从零开始」思考

定期做这样的思维练习:

「如果让我从零开始设计这个系统/解决这个问题,我会怎么做?」

这能帮你跳出现有框架的限制,找到更优解。

5. 保持谦逊和好奇

技术发展太快,昨天的真理可能今天就过时了。保持开放的心态,随时准备推翻自己的认知。

同时,不要羞于承认「我不知道」。正是这种诚实,才能让你回到基础事实,而不是基于错误的假设做决策。

什么时候用第一性原理?

需要说明的是,不是所有问题都需要用第一性原理。如果每个问题都从零开始思考,效率会非常低。

适合使用第一性原理的场景:

  1. 常规方法失效时:试过各种方案都不管用,说明可能方向就错了
  2. 面对全新问题时:没有先例可循,必须从基础原理推导
  3. 需要创新突破时:想要 10 倍改进而不是 10% 优化
  4. 资源极度受限时:必须找到最本质、最经济的解决方案
  5. 存在重大分歧时:团队争论不休,需要回到基础事实达成共识

不适合的场景:

  1. 有成熟解决方案的常规问题:比如做个登录功能,不需要重新发明轮子
  2. 时间紧急的情况:先用已知方案解决燃眉之急,后续再优化
  3. 成本敏感的场景:从零开始的成本可能远高于使用现成方案

第一性原理与工程实践

有人可能会问:强调第一性原理,是不是意味着否定所有的最佳实践和设计模式?

并不是。

第一性原理是一种思维方式,不是要你抛弃所有经验。正确的做法是:

  1. 理解原理:知道最佳实践背后的原理是什么
  2. 判断适用性:这个原理在当前场景下是否依然成立
  3. 灵活应用:根据实际情况调整,而不是生搬硬套

举个例子,「数据库索引可以提升查询性能」是个最佳实践。但背后的原理是什么?索引通过空间换时间,用额外的存储来加速查找。

那么在什么情况下这个实践可能不适用?

  • 表很小,全表扫描比使用索引更快
  • 写入频繁,索引维护成本太高
  • 查询模式复杂,单个索引无法覆盖

理解了原理,你就能做出正确的判断。

一个思维框架

最后,分享一个我常用的思维框架,帮助在实际工作中应用第一性原理:

第一步:定义问题

  • 问题的表象是什么?
  • 影响范围有多大?
  • 什么时候开始的?

第二步:收集事实

  • 哪些是可以测量的数据?
  • 哪些是已经验证的事实?
  • 哪些是推测和假设?

第三步:分解结构

  • 系统由哪些部分组成?
  • 各部分如何相互作用?
  • 问题可能出在哪个环节?

第四步:追溯原理

  • 这个环节的基本原理是什么?
  • 在当前场景下原理是否成立?
  • 有什么隐含的假设?

第五步:重构方案

  • 基于原理,最简单的解决方案是什么?
  • 这个方案的风险和成本如何?
  • 如何验证方案的有效性?

第六步:迭代优化

  • 实施后效果如何?
  • 是否还有改进空间?
  • 学到了什么新的认知?

写在最后

技术圈有句话:「没有银弹」。意思是没有一种技术或方法能解决所有问题。第一性原理也不是银弹,但它是一种强大的思维工具。

在这个技术快速迭代、框架层出不穷的时代,掌握第一性原理思维尤其重要。它能帮你在纷繁复杂的技术选择中保持清醒,找到问题的本质,做出正确的决策。

下次遇到棘手的技术问题时,不妨停下来问问自己:

「如果我是第一个遇到这个问题的人,没有任何前人经验可以借鉴,我会怎么思考?」

答案可能会让你惊喜。

真正的高手不是掌握了多少技术,而是掌握了技术背后的原理。当你能够从第一性原理出发思考问题时,你就真正理解了技术的本质。

这条路可能不太好走,需要不断质疑、思考、验证。但相信我,这是成为技术专家的必经之路。

与其做一个熟练的技术工人,不如做一个会思考的问题解决者。

以上。