为什么90%的“码农”做不了“架构师”？

选择有时候比努力重要，真正厉害的人不仅仅是埋头苦干，而是会利用好的思维方式、好的方法，看穿事物的本质，顺势而为，找到事情的最优解，并懂得举一反三。

每一个问题可以向下不断展开不断细化，下一级的问题是上一级问题的具体解决手段，当你把“提升性能”当做你 Owner 的问题时，提升帧率、提高页面秒开率、优化启动耗时就成为了你的具体解决手段。

而手段的下一级问题，就是你将面临的挑战，比如你要优化网络耗时，你要面临的挑战就有弱网环境、一些国家区域的带宽问题等等。

同理，当你把“提升用户体验”当做你 Owner 的问题，“提升性能”就变成了你的具体手段，帧率、秒开率、启动耗时就成为了挑战。

如何定义问题

The significant problems we face cannot be solved at the same level of thinking we were at when we created them.

——爱因斯坦

荣华老师把爱因斯坦这种思想定义为升层思考：我们不能只局限于问题本身，还需要看到问题背后的问题，然后才能更容易找到更多的解决方案。

亨利福特说，如果我问客户需要什么，他们会告诉我，他们需要一匹更快的马。

从亨利福特的这句话，我们可以提炼出一个最直接的问题：客户需要一匹更快的马。

立足这个问题本身去找解决方案，可能永远交不出满意的答卷：寻找更好的品种，更科学的训马方式。

思考问题背后的问题，为什么客户需要一匹更快的马?可能客户想要更快的日常交通方式，上升了一个层次后，我们立刻找到了更好的解决方案：造车。

阅读了本段内容，相信你不仅仅理解了什么是架构师，也理解了架构师的做事套路和思考方式。

什么是模型?

《模型思考者》中对模型的定义是这样的：

模型是对真实世界的抽象，明确定义了各种元素、以及元素之间的关系，可以用来做逻辑推导。

对比架构三要素和模型的定义，相同点是都有元素(组件)，以及元素(组件)间的关系。

不同的是，架构强调约束和指导原则，用来指导我们如何做事;模型强调逻辑推导能力，指导我们在现有规律下寻找答案或寻求最优解。

举个使用模型解决问题的例子：如果你是一位高中班主任，想要提高班级中考试成绩大于 90 分的人数，你应该怎么做?

首先要找到正确的模型。关键元素有两个：考试成绩、相应的学生人数，这两个元素之间的关系是正态分布函数，所以应该使用的是正态分布模型。

然后使用模型做推导，找到问题的最优解。正态分布函数有两个关键变量：均值、方差，只要这两个变量确定了，正态分布就唯一确定了。

想要提高班级中考试成绩大于 90 分的人数，我们有两个选择，提高均值，或者提高方差。

即使忽略提高方差带来的负面影响(成绩差的同学也更多了)，提高方差带来的正面影响也远远逊色于提高均值，特别是当均值接近 90 分时，均值哪怕提高 1 分，大于 90 分的人数都有巨大提升。

最后根据推导结果，确定具体落地方案。放弃提高方差的方法，比如给成绩好的同学特别的照顾，把成绩不好的同学座位调到后排。多采取提升均值的方法，比如培养班级的学习氛围，成立学习小组等等。

什么是模型思考者?

参考架构师，用模型思考者的做事方式来给它下定义：

面对问题，能看穿客观事物的本质，选取或构建合适的模型，推导出问题的最优解。

就像架构和模型的定义类似，只是突出的重点不同一样，架构师和模型思考者的定义也很类似，重点也不同。

架构师的重点是定义问题、解决问题、推动事物发展;模型思考者的重点是看穿事物的本质，遵循规律，找到最优解。

接下来介绍几个惊艳的模型：

认知模型(认知金字塔)

这个模型揭示的是认知的本质，给出了一条提升认知的好实践。

模型解释(摘抄自得到精英日课)：

• O 代表经济产出，A 代表技术进步，L 代表劳动力，s 代表储蓄率，d 代表折旧率。
• O 与 L 成线性关系：索洛考虑劳动力有两个作用：他们不仅仅是去工厂上班工作，他们还要拿工资，拿了工资会存钱，存的这个钱可以用来投资。

经济产出跟劳动力工作是平方根关系，跟劳动力的投资也是平方根关系，所以跟劳动力本身就成了正比关系。

• O 与 A 成平方关系：你的技术更先进，你的产出就比别人的产出更值钱。

A 代表了你的技术附加值。为什么经济产出和 A² 成正比?因为 A 有两个效应。一个是 A 能直接增加产出，一个是因为 A 增加了产出，会导致相对于同样的折旧，投资也会增加。如果你能把技术附加值变成两倍，你的总产出就会变成四倍。

模型的应用：

• 单纯的投资行为，会被折旧追平，是边际效应递减的过程，不可持续。
• 劳动力对经济增长的影响是线性的，但是技术进步的影响是平方的，面对我国人口问题，追求技术进步是唯一出路，技术进步是真正的增长之本。

其他的模型

《模型思考者》中有许多许多模型，每个模型有详细的解释，以及模型的适用场景。

比如：适用于市场营销、病毒传播领域的“传播模型”，研究稳态与“宿命”的“马尔可夫模型”，大家感兴趣可以阅读原著。

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