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问题在于：我们似乎建立了一个前提，即这样的数据结论是仅仅源自“楼层的定位或者设计”这一个变量而导致的。因此数据好=楼层的定位和设计成功，要延续;数据差=楼层的定位和设计成功，要复用。但是现实情况，永远比我们设想的要复杂。仅抓了一条变量就贸然下结论，风险是比较大的。

解法：找到各种关键变量，排除或确认这个变量的影响

回到真实业务场景，会发现还有更多变量。在这个案例中，我们第二个要考虑的变量，是流量渠道。以上图表是APP的楼层数据，那么M端是否是一样的趋势呢?拉出来M端的点击率图表一看，会发现趋势完全是不一致的：
 

第二个思路，是由宏观到微观的方式去排查问题的方式。电商场景中，我们可以先看交易数据，看下是否达到了当初的预期，与历史对比是涨还是跌;然后再看流量数据，因为流量是影响 gmv的最大因素之一，这时候就可以分析交易数据的涨跌，是否是因流量的涨跌导致的;或者说是流量质量导致的转化率低等等;如果分析完，发现流量的影响不大，这时候可以进入下一级，去分析核心的节点是否存在问题。比如在电商黄金流程场景中，我们看搜索、商详、加购等核心页面的漏斗;而在大促场景中，我们可能会去看主会场的主推楼层们是否达成了预期的产出。这个就是以宏观到微观去排查问题的思路。

错误4：只抓了一条变量，忽略其他关键变量

有时候，我们的分析看起来有理有据、是有数据支撑的，初步看起来逻辑没有大问题。例如说，根据以下这个点击率的图表，似乎可以直接推测出这个页面里，除了XX楼层以外，其他的楼层表现不佳。于是我们可以直接下结论说：未来还做这样的页面的时候，迭代的方向，就是直接把表现不佳的楼层去掉，只留下这个表现好的楼层了吗?——这样的结论是失之轻率的。那到底问题出在哪里呢?
 

该参数表示Redis在对交换文件执行IO操作时所应用的最大线程数量。通常而言，我们推荐该值等于主机的CPU cores。如果将该值设置为0，那么Redis在与交换文件进行IO交互时，将以同步的方式执行此操作。

Redis同步数据方式对于Redis而言，如果操作交换文件是以同步的方式进行，那么当某一客户端正在访问交换文件中的数据时，其它客户端如果再试图访问交换文件中的数据，该客户端的请求就将被挂起，直到之前的操作结束为止。特别是在相对较慢或较忙的磁盘上读取较大的数据值时，这种阻塞所带来的影响就更为突兀了。

然而同步操作也并非一无是处，事实上，从全局执行效率视角来看，同步方式要好于异步方式，毕竟同步方式节省了线程切换、线程间同步，以及线程拉起等操作产生的额外开销。特别是当大部分频繁使用的数据都可以直接从主内存中读取时，同步方式的表现将更为优异。

至于最终选用哪种配置方式，最好的方式是不断的实验和调优。
 

在上面的配置中，Redis将需要持久化的文件划分为vm-pages个页，其中每个页所占用的字节为vm-page-size，那么Redis最终可用的交换文件大小为：vm-pages * vm-page-size。由于一个value可以存放在一个或多个页上，但是一个页不能持有多个value，鉴于此，我们在设置vm-page-size时需要充分考虑Redis的该特征。

(4)在Redis的配置文件中有一个非常重要的配置参数，即：
 

Redis的交换规则是尽量考虑"最老"的数据，即最长时间没有使用的数据将被持久化。如果两个对象的age相同，那么Value较大的数据将先被持久化。需要注意的是，Redis不会将Keys持久化到磁盘，因此如果仅仅keys的数据就已经填满了整个虚拟内存，那么这种数据模型将不适合使用虚拟内存机制，或者是将该值设置的更大，以容纳整个Keys的数据。在实际的应用，如果考虑使用Redis虚拟内存，我们应尽可能的分配更多的内存交给Redis使用，以避免频繁的将数据持久化到磁盘上。

(3)在配置文件中设定页的数量及每一页所占用的字节数。为了将内存中的数据传送到磁盘上，我们需要使用交换文件。这些文件与数据持久性无关，Redis会在退出前会将它们全部删除。由于对交换文件的访问方式大多为随机访问，因此建议将交换文件存储在固态磁盘上，这样可以大大提高系统的运行效率。

（编辑：淮安站长网）

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