面对万"卷"世界，有人选择拼命学习新技术，解决眼前的、点状问题；有人提升思维层级，解决未来的、系统问题。您选择什么？
背景
我有10多年编程经验和研发管理经历，虽很久不写代码，但有很多人找我咨询技术问题，解决程序 BUG。因为不管多么千奇百怪的技术栈，我都能帮到他们，或直接给出解题思路，或帮他们精准定位问题。
在很多具体的技术点上（比如SQLServer、Kubernetes上），我都算不上资深专家，但我总能帮这些资深专家快速解决 BUG。为什么呢？
回答这个问题之前，我们要分清「诊断」和「治疗」。「诊断」需要的是结构化思维，只要您理解计算机运行原理，对现代应用的组成有基本认知，您就可以用「假设树」和「主动试验」来逐步缩小范围，最终确定「病因」。但「治疗」，需要把想法实现，需要具体的技术知识。
很多程序员在具体技术上很精通，但在需要平移或扩展到其它类似技术时，往往捉襟见肘。这导致，为了自己的维持竞争力，需要拼命的学习新的技术栈。很累，却效果不好。
本系列文章不介绍具体的技术，而介绍一种「程序诊断」的思维框架，是「性价比」更高的「通项公式」，可以跨场景解决任何问题，可以终生受益！
核心思路：做实验→造现象→缩范围
本「程序诊断」的核心思路就是依赖于「假设树」，通过重复多次执行「做实验→造现象→缩范围」动作序列，逐级下钻，缩小问题范围，直到「执行者」可以接管的程度（通常是一个服务/模块/函数）。如下图所示：
其基本逻辑是：
- 面对现象，先从宏观去判断第一层级的「可能的原因」，即原因所在的大类。当我们判断了第一层级的原因，我们就把问题范围缩小了。
- 假设确定原因大类为「可能的原因2」，接下来在更小的范围中，我们需要进一步确定更具体的原因，是 2-1 还是 2-2 还是 2-3。
- 如果当前现象没有提供充分的证据来帮我们进一步缩小范围，则我们需要主动做试验，来创造更多现象，以支撑我们缩小范围。
- 重复上面三个步骤，直到把范围缩小到执行者可以解决的程度。
在软件领域，前几层的「假设树」一般有大致的套路。以一个 Web 应用为例，其前几层「假设树」通常可参考下图制作。
我们面对一个现象时，通常先判断是前端原因还是后端原因。
假设是前端原因，我们再判断，是运行问题（代码问题）、数据问题、网络问题、还是运行环境问题。展开来说：
- 如果近期发布过新版本，则有很大概率是运行问题（代码问题）。
- 如果排除了代码问题，并且 BUG 只有某些固定用户出现，或只跟某些固定的实体（比如商品、流程）相关，那么大概率是数据问题。
- 如果排除了以上两者，并且 BUG 只有某些固定用户出现，则可以检查一下这些用户的浏览器（品牌和版本）是否一样，以确定是否浏览器问题。
- 如果排除了以上三者，并且 BUG 跟用户所在的网络环境有很大关系，则可以检查下网络。
再往后，以此类推。
请注意，「假设树」没有标准答案，以上只是 Web 应用的「假设树」的「一种」拆分方法。面对不同的软件应用场景、不同的现象，你可能需要绘制自己的「假设树」。这个绘制不难，只要懂得计算机的基本运行原理和现代应用的基本组成部分，利用机构化拆解问题的基本方法，即可绘制。
**从第一性原理来讲，一个应用本质就是「处理」「数据」的程序。出现问题，要么是处理逻辑发生了改变（一般是代码导致），要么是数据发生了改变。**如果我们能保证代码没改变（通过发布的版本号或者 Git 提交号来判断），那么一定是数据发生了改变。假设确定了是数据的问题，我们可以继续列举原因，可能是环境配置的数据、数据库的数据、缓存的数据、其它微服务传递过来的数据、前端传递过来的数据、时间等。这样，就可以继续往下钻。
实践原则：程序断案三字经
通过上面的介绍，您大概已经知道了核心思路。但到实际使用，还需要一些操作原则来帮助。我把他们总结成「程序断案三字经」：
- 先诊断，后开药。
- 信机器，勿信人。
- 做试验，缩范围。
- 先脆弱，后稳定。
- 找不同，看变化。
篇幅原因，本文不展开介绍这些实践原则，请关注本系列后续文章，我将深度讲解实践原则和典型案例。
总结
面对万"卷"世界，有人选择拼命学习新技术，解决眼前的、点状问题；有人提升思维层级，解决未来的、面状问题。您选择什么？
关于作者
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