命令行生存指南

更进一步，有两个角度可以尝试去思考。​例如以客单价和单 UV 价值的案例来说，第一个角度，是看这个指标的关键影响因素。像客单价，是更容易受到货的属性影响的，奢侈品的客单价天然就会趋向于比消费品的客单价更高;单 UV 价值，更容易受到流量质量的影响，比如把促销敏感型的用户导入了奢侈品的频道，这个时候，一般 UV 价值是会极低的，而客单价可能没有太大的变化。第二个角度是看这个数据指标的使用场景。如客单价，可以用来看这个业务的品类特征如何，UV 价值，是用来看流量与业务匹配度，以及判断业务的潜力。比如，看要不要给到这个业务更多的资源，就可以看 UV 价值，因为 UV 价值高，就代表了给这个地方更多的同类流量，它的 GMV 就会更高。​

错误3：分析逻辑链缺失

一个典型的案例，是只看了 GMV 上涨，就下定论说代表我的策略是成功的。为什么有问题呢?因为 GMV 上涨是各种变量综合导致的结果，如果不去深入分析其中到底是什么变量导致了 GMV 上涨，是不能直接跳过中间的逻辑链去下判断的。

解法：拆公式、拆链路
 

正确的方式是怎样的呢?应该是从项目开始，就根据你的方案，去定义你应该看什么数据来衡量最终的设计成败。这样一来的好处是，首先会倒逼我们从考虑方案的时候，就专注于能带来实际数据提升的方案，避免自嗨型方案、没有办法衡量结果成败的方案;其次是这样才能保证，我们在埋点的时候不会漏掉本该埋的数据，避免最终上线出现没有埋数据，导致无法衡量结果的情况。

错误2：对基础数据指标的定义不了解

不了解基本的数据指标概念，也是一个常犯的错误。例如说我们常遇到团队中的新人会有这样的疑问：客单价和 UV 价值有什么差别?UV 点击率和曝光点击率有什么差别?这就是对于数据指标的基本概念理解不足造成的。如果连指标都的含义都没有了解清晰，对于进一步的数据分析一头雾水也是难免的。

解法：从定义来初步认识，从影响因素和场景来加深理解

首先，最简单粗暴的方式，就是通读指标解释。一般数据平台都有地方专门解释这个指标的背后公式，这些解释会帮助我们建立对不同指标的初步理解。之前也写过一篇文章《电商设计，你必须懂的10条数据指标》，希望能加深大家对于数据指标的理解。
 

写在前面

Redis作为分布式缓存的标配，在开发分布式和微服务系统时被广泛应用。但是，很少有小伙伴会去了解有关Redis的虚拟内存。这不，一哥们出去面试就被问到这个问题。今天，我们就一起来聊聊Redis的虚拟内存。

关于Redis

与大多数的NoSQL数据库一样，Redis同样遵循了Key/Value数据存储模型。但是在有些情况下，Redis会将Keys/Values保存在内存中以提高数据查询和数据修改的效率，但是，这种方式也不是最优的。我们可以进一步优化，尽量在内存中只保留Keys的数据，这样可以保证数据检索的效率，而Values数据在很少使用的时候则可以被持久化到磁盘。

在实际的应用中，大约只有10%的Keys属于相对比较常用的键，这样Redis就可以通过虚拟内存将其余不常用的Keys和Values持久化到磁盘上，而一旦这些被持久化的Keys或Values需要被读取时，Redis则将其再次读回到主内存中。

应用场景

对于大多数数据库而言，最为理想的运行方式就是将所有的数据都加载到内存中，而之后的查询操作则可以完全基于内存数据完成。但是，在现实中这样的场景并不多，更多的情况则是只有部分数据可以被加载到内存中。

在Redis中，有一个非常重要的概念，即keys一般不会被交换，所以如果你的数据库中有大量的keys，其中每个key仅仅关联很小的value，那么这种场景就不是非常适合使用虚拟内存。如果恰恰相反，数据库中只是包含少量的keys，而每一个key所关联的value却非常大，那么这种场景对于使用虚拟内存就非常合适了。

在实际的应用中，为了能让虚拟内存更为充分的发挥作用以帮助我们提高系统的运行效率，我们可以将带有很多较小值的Keys合并为带有少量较大值的Keys。其中最主要的方法就是将原有的Key/Value模式改为基于Hash的模式，这样可以让很多原来的Keys成为Hash中的属性。

配置Redis虚拟内存

(1)在配置文件中添加以下配置项，以使当前Redis服务器在启动时打开虚拟内存功能。

（编辑：淮安站长网）

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