2018.5.31~2019.5.31，一段精彩的旅程，渡过了在阿里一年的时光，这段时光有快乐、有焦虑、有迷茫、更有思考。
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思考的是自己过去的种种不足、思考的是一些现在看来之前错误的想法、思考的是如何成为一个更好的技术人，将这一些思考分享给看到这些文字的每个人，共勉。
应当如何面对线上的异常/故障?
看起来毫无意义的一个问题，碰到线上异常/故障如何面对，排查解决了不就好了，但是这真的只是***层。
最近在想“消防”这个词语很有意思，它其实是两层意思：
- “消”是消除问题。
- “防”是防止问题。
即“消防”这个词语表达的意思应该是先消除问题再防止相同的问题再次发生。
其实线上的异常/故障也是同样的道理，我们应当先及时止血，把问题处理掉，然后深挖问题，探究根因。
举几个例子：
- 假设是某段代码的空指针异常导致的，那么是否考虑加强 Code Review，或者使用 findbugs 插件去自动扫描代码中可能的异常?
- 假设是线上某个配置修改导致的，那么是否今后变更的修改必须有人双重检查一遍才可以修改?
- 假设是本地内存中某些值因为系统重启丢失导致的，那么是否引入定时任务，定时把值写入本地内存中?
- 假设是某段代码逻辑没测试到导致的，那么是否可以反思总结为什么这段逻辑没有测试到，未来的测试应该如何改进?
根据我过往的经验，太多公司、太多团队处理线上的问题仅仅满足于把问题处理完就完事，忽略了对问题的复盘，这对团队/对公司的发展都是不利的。
什么是真正的技术能力?
之前加了几个技术微信群，看到很多技术朋友在兴高采烈地讨论各种源码，Spring 源码我彻底撸了一遍、最近深入学习了 Dubbo 底层实现方式，当然曾经的我也是这样的。
记得学习 Volatile 的时候一直挖到了 Volatile 在硬件层面上的实现方式，但是这真的说明技术能力强吗?
从今天的思考去看这个问题，我认为这更多反映的是一个人的学习能力、钻研能力以及对技术的热情，除此之外再体现不出太多其他东西了。
这个话题，可能是这一年思考的最多个的一个点，钻研是好事，但是实际上大多时候的深入钻研并不在实际工作中有用，且研究得越深，忘得越快。
因为研究得越深，那么这个技术点关联的技术点就越多，边边角角的忘了，核心的东西不容易串起来。
那么什么是真正的技术能力，我画一张图概括一下：
简而言之，技术能力=解决问题的能力，那么同样都在解决问题，大家之间的技术高低又有什么区分呢?
我认为有以下几个层次：
- ***层级，解决当下问题。
- 第二层级，以优雅且可复用的方式解决当下问题。
- 第三层级，解决的问题不仅仅能满足当下，还能满足未来一段时间。
从这个角度上来看，不同的技术能力，在工作过程中区分度是很明显的：
- 写的代码是否存在异常风险，多线程运行下是否存在线程安全问题，某段代码是否会导致内存泄露。
- 写的代码是否优雅可复用，设计的框架是否足够符合开闭原则，代码结构层次是否清晰明了。
- 针对特定的场景，技术选型、库表结构设计是否足够合理，今天你设计的框架是只能用一年，还是未来三年五年都可以持续使用。
- 来了一个大的需求，就比如做一个 App 的会员体系功能好了，是否可以在充分分析需求后，精确将需求划分为几个特定的子模块并梳理清楚模块之间的关系。
越厉害的人，在代码设计与开发过程中，越能看到想到一些别人看不到想不到的问题，这叫做高屋建瓴。
当代码运行出现问题的时候，有人 1 小时排查出问题，有人 1 分钟发现问题，这叫做举重若轻。
因此我认为解决问题的能力才是技术能力的真正体现，这一年对技术的探究我也从研究源码更多的转变去学习设计模式、去学习分布式环境下各种 NoSQL 的选型对比、去学习使用 Lambda 让代码更简洁，往真正在实际工作中解决问题的方向去努力。
另外，抛开这个点，这两天我在思考，还有一个体现技术能力的点，就是学习能力。
现实中的全栈是很少的，互联网这个行业的程序员的方向通常有几类：
- 服务端
- 前端
- 移动端
- AI
- 嵌入式
- 大数据
在同一类中，基础知识、基本概念、思维方向是一致的，更多可能差异在开发工具、语言上。
我精通 Java，但是如果明天有一个需求，使用 NodeJS、Scala、Go 更好，那么是否可以快速学习、快速上手?甚至明天有一个需求需要写前端代码，是否可以快速开发、无 Bug 上线?
所以，解决问题的能力+学习能力，是我认为真正的技术能力，不过说到底，学习能力某种程度上也只是为了解决问题而已。
不要造轮子
曾几何时，当我们看着 Github 上这么多优秀的源代码的时候，默默立誓，这辈子我一定要写出一个牛逼的框架，开源在网上。
对于一些复杂条件的报警，比如我们上边提到的失败率和流量波动，应该如何实现呢?
很多对技术有追求的朋友，进入一家公司可能时时刻刻在寻找机会去做一些自己造轮子的事情。
但是就如同前面所说的，衡量真正好技术的标准就是能否实实在在地解决问题，自己造轮子风险高、周期长，且需要长时间的验证、排坑才能达到比较好的效果。
随便举几个例子，在互联网发展的今天：
- 数据库连接池有：DBCP、C3P0、Druid。
- 本地缓存有：Ehcache、要用中心缓存有 Redis、Tail。
- 服务化有：Dubbo、跨语言可以用 Thrift。
- 分布式任务调度：可以考虑 SchedulerX。
- 搜索可以选：ES、Solr。
- 更高级一点图片存储：可以用七牛、IM 可以用融云/环信、音视频这块声网做得比较成熟，所有这些都提供了各个开发版本的 SDK，接入简单。
只要你有的技术方面的需求，绝大多数业界已经有了成熟的解决方案了，根本不需要去专门自己搞一套。
因此我认为轻易一定不要造轮子，如果一定要造轮子，那么请想清楚下面几个问题：
- 你要做的事情是否当前已经有了类似解决方案?
- 如果有，那么你自己做的这一套东西和类似解决方案的差异点在哪里?假设不用你这套，基于已有的解决方案稍加改造是否就能达到目的?
- 如果没有，那么为什么之前没有?是你们公司这种场景是***的?还是这种场景对应的解决方案根本就是不可行的所以之前没人去搞?
如果想清楚了这些问题，那么就去干吧。
去提升看问题的高度
过去有太多人在我的公众号或者博客下反馈了一个问题：在这个公司，整天做着增删改查的工作，对自己一点都没有提高。
对于这种看法，说难听点就是四个字——目光短浅。我们看：也可以通过字典方式传参，MGJRouter 提供了带有字典参数的方法，这样就可以传递非字符串之外的其他类型参数，例如对象类型参数。
如果以普通的视角去看，那么一颗树那也就只是一棵树而已，但是如果跳脱出目前的视角，站在更高的角度去看，它其实是森林的一部分。
你的主管并不是因为他是你的主管所以他就应该比你更高瞻远瞩，而是因为他看问题的高度比你更高、想得更远、做得更深，所以才成为了你的主管。
把这个问题说得实际点：
- 假设今天你负责的是一个系统，那么你仅仅是把这个系统的基本原理搞懂了?还是可以把上下游有几个系统、每个系统之间如何调用、依赖方式都理顺?
- 假设今天你负责的是一块业务，那么你仅仅把自己负责的功能点弄清楚了?还是你可以从最上游开始，到你负责的系统，再到最下游，都思考得非常透彻?
今天与其在抱怨没有机会、抱怨公司对自己能力没有提升，为什么不去思考机会为什么降临在别人头上不降临在你头上?
为什么别人可以从小公司写着一样的增删改查走向 BAT，而你年复一年还在小公司写着增删改查?
当你真正能转变自己的思维模式，跳脱出现在的圈子往更高一个层次去看问题、去提升自己，我相信总会有发光发热的一天的。
同样在阿里巴巴，马老师思考自然、思考环保、思考人类的发展，你的主管思考团队未来的方向和打法。
我们在思考如何把某个客户需求完整落地，这就是高度，你未必能想到马老师想的，但是你对标层级高一点的人，一步一步尝试往他们的高度去靠。
总而言之：眼界决定高度，多看、多想、多保持好奇心、多问几个为什么，久而久之自然就迈上了一个新的台阶。
学会总结
需求、项目的复盘是非常重要的一部分内容，然而我之前见过的太多团队、太多 Leader，只顾着一个迭代接着一个迭代，一个版本接着一个版本，只满足于把需求做好，而忽略了总结的重要性。
我认为大到项目、小到需求，如果在完成之后缺乏总结，那么某种程度上来说是失败的，可以总结的点非常多：
- 通过这个项目/需求，是否吃透了某一块业务，搞懂了来龙去脉。
- 通过这个项目/需求，是否充分理解了公司某个技术框架/基础组件的用法。
- 在整个项目的设计上，有哪些做的不好的地方。
- 在整个项目的开发(针对程序员而言)，是否踩了坑，犯了低级的错误。
- 在整个项目的进度把控上、人员安排上、上下游协调上，是否存在不足之处。
- 经历了某次大促的值班，是否对可以熟练使用公司的监控工具，遇到突发事件，是否快速有效地进行了解决。
任何工作一定对个人都是有提升的，但是不会总结的人，在每个项目/需求中成长的东西都是散的，久而久之就忘了。
通过充分的总结之后，犯过的错误我们不会二次再犯，理清楚的业务的来龙去脉铭记在心，对自己是一种提升，分享给别人对别人也是很大的帮助。
失败者失败的原因各有不同，成功者的做事方式总是相似的，从宏观角度去看，我认为总结就是成功者之所以能成功，很重要一个原因。
作者：五月的仓颉
简介：目前就职于阿里巴巴-菜鸟网络-国际物流技术部，从事后台开发。
