成长为软件教练的三千大道之一

首先第一阶段，对应炼气期。你要掌握：

1，  Java：俗称JAVASE。不仅仅指Java语法，还包括JDK的使用。这块知识非常沉重也非常重要。沉下心花几年时间学好它。推荐学习方式：

a)  《Effective Java》。让你感受下Java里面的弯弯绕绕，并不是语法表现的那样傻白甜。

b)  SCJP考试。现在可能改名为OCJP了也说不定。全方位让你了解Java及里面的细节。非常重要。

c)  《并发编程实践》。必读刊物。多核CPU自带L2 cache却共享内存和线程，复杂的锁，一行Java代码被编译为多行机器指令而CPU在任意机器指令间都可切换线程。面对这么复杂的硬件环境，Java是如何设计保证程序正确的。

2，  敏捷开发：敏捷开发不是靠书学的（虽然也有书），而是靠实践来感悟的。就像卖油翁，不去倒油光靠看老翁写的心得，永远不会倒油。

3，  算法与数据结构：

a)    Leetcode刷题。虽然只有极少的开发会用到算法，但这是能力的体现。不要以为就是个链表反转，至少要把动态规划级别的算法搞懂。

b)  《算法导论》。读读就行了。希望你能读懂。

4，  测试：要了解测试同学如何写测试用例，如何保障code coverage，如何做自动化。

第二阶段进阶至筑基期：

当上面了解的七七八八后，你自然而然就会产生心灵上的感悟从而进阶至筑基期。你要掌握：

1，  设计模式：《设计模式》，Gang Of Four。四杆老枪的设计模式（我可没开车），教会你面对各种经典场景如何构造类群。

3，  网络编程：书籍暂时没有推荐。反正就是要搞懂HTTP/WebSocket与TCPIP与Socket的关系等知识。

4，  分布式系统中各种中间件：

a)  Dubbo。国内最知名开源项目。无中心化分布式架构的核心。取代了IBM的SOA产品（中心化架构造成性能瓶颈）。

b) ZooKeeper。Zookeeper小红书。分布式系统数据一致性协调工具。单机进程，代码执行被认为是完全可靠的，要么执行成功要么执行失败。而到分布式系统，网络调用偏多出来一个超时。分布式系统之所以比单进程复杂那么那么多，都是这独独一个超时闹的。理解CAP，理解分布式系统数据一致性，是分布式系统不出错的保障。你从来没看见银行转账时给你少转过一分钱吧？

c) Kafka。《Kafka权威指南》。要理解其为什么那么快又那么可靠又那么存储空间大。同时也是理解幂等性最方便的系统。

d) Redis。《Redis设计与实现》。了解了前述的知识，Redis就是个菜。无非多了个流言协议，一致性哈希环，跳跃表，哨兵，持久化方式而已。

e) MySQL（假装其也是中间件好了）。《MySQL高性能》，《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》。要了解红黑树和索引的实现方式，了解innodb存储引擎的工作原理，你才能更好的理解explain sql后出来的各种回显结果，帮助你更好调优sql。MyISAM被废弃了，你可以少看一本书了，偷着乐吧，少年。

f)  Nginx。之所以能有多个幂等节点存在，就全靠它了。学一下它的单线程技术。明明是单线程却能做到高性能。“我就是看不上你多线程，咋啦？”唯有真正理解计算机原理才能返璞归真。

g) Netty。《Netty权威指南》。你有没有感觉到在2002年后的某一年，就在短短一两年内，计算机网络突然提速了？02年JDK1.4，04年Netty。本来计算机网络性能被阻塞在IO上。但NIO大幅度提升了IO效率。Go语言为什么曾那么火？它的MPG模型还是找的IO阻塞的茬，使得多线程并发会更快。学一下Linux IO模型，零拷贝技术。理解计算机原理才能做到真正性能优化。我猜测，在JDK支持了NIO之后，Tomcat等web容器很快就进行了IO模块的更新，之后各大网站的Tomcat跟着升级，于是在全世界硬件资源没变的情况下，网络站点服务器的并发响应能力大幅提升。顺便说一句为什么Java语言会长盛不衰。因为任何新语言的特性，比如Go的MPG模型，Reactive模式等，很快就会被Java抄过来。Java已有AKKA并成功用于Flink等知名项目了。而Go想抄Java的好处，短时间很难达成。

h) Flume。一个日志收集传输系统。

i)  ProtoBuf。序列化也是性能中需要重要关注的地方。

j)  Tomcat。太有名了。学学其classloader的设计。

5，  JAVAEE依然有用的知识：比如servlet，JMX等。哎，一个时代的落幕。

6，  编译原理与操作系统：我假设你上大学时候就学过了。没有的话，至少操作系统要读一下。就读清华大学的本科教材吧。

7，  分布式数据库体系架构：第4条讲的是内存网络的分布式架构。这条要讲持久化存储的分布式架构。分库分表，异构索引，数据库主备等。《数据密集型系统设计》，这本书很赞，堪称存储设计的通史。

8，  Spirng and Mybatis：怎么说呢，你能读懂源代码当然更好。

9，  前端与CDN：至少要了解一下。

10，UML建模：教会你如何认识世界并转到计算机系统里来。《UML用户指南》。

上个境界，是最难晋升的了。多少开发们被阻在这步一辈子不得前进了。因为既要承担繁重的开发任务，又要学习那么多的知识，还要处理个人的生活，太难了。这些知识对你的提升又只是相加，不是相乘的关系。熬过去后海阔天空。

第三阶段金丹期：

好了你现在是金丹期了，你的很多要继续学的知识，都是靠前面给你打基础的，你会发现你的提升曲线斜率越来越抖了。你要掌握：

1，  架构设计方法论：做事要有章法。《软件架构设计》。

2，  领域驱动设计：软件是真实世界在计算机中的虚拟映射。如何让软件更贴近真实世界，读一下Eric Evans的《领域驱动设计》。很晦涩，不太容易懂。

3，  中 台：中 台这个词现在这么火，怎能不提一下。平台是啥也许你还不清楚，那就先了解一下***。

4，  高性能调优：还是那句话，真正了解计算机及runtime的本质，才能做到性能调优或Hacker。《性能之巅》。

5，  稳定性建设：凑合看《逆流而上》。但是稳定性和上述的性能调优，是真正体现水平的地方。还有Google的《Google SRE》。

6，  两地三中心容灾系统建设：这个目前我还不清楚有什么书。如果确实没有的话，可以趁机出一本抢占市场。

7，  全链路压测：又是测试。但又不仅仅是测试。对系统的性能瓶颈节点的探查，对系统QPS的掌控。单单一个起压机就不容易设计。

8，  大数据：首先，你需要跨多个领域开始了解更多的知识。其次，你会发现我对技术的介绍粒度开始越来越粗了。因为你之前打的基础 - 粗粒度之下用来支撑的细粒度知识，已经生效了。再然后就是我会减少推荐书籍。到了这里你应该形成自己的知识体系了，也就会找书了。离线海量数据存储与计算的Hadoop。将Hadoop变的更易用些的HIVE。在线海量数据存储的HBase。批计算的Spark。流计算的Flink。自成一套ELK，尤其大名鼎鼎弹性搜索。时序数据库Druid。

9，  数据仓库：大数据都学了，顺便也就把数仓学了呗。顺手的事而已。

10，IC：HCIE，这个我就不班门弄斧了。

11，网络安全：我也不懂。汗。

12，Linux OS。可不仅仅是使用命令操作系统而已。当然，即使是这样也不容易了。

第四阶段化神期：

当你还要再继续晋升，就涉及到我也不完全理解的境界了。

1，  中间件的实现细节：作为业务侧的技术架构师，通常会把存储和网络的需求下压给中间件团队。但是他们是怎么实现的呢？细节重要的点是什么？

2，  使用Master Slave模式，Spark等是如何实现分布式任务分解并确保计算正确的？

3，  Docker虚拟化技术。

4，  Yarn的资源分配技术。

5，  计算机网络等。

6，  再扩展一下技术领域，触角伸到AI领域。那么数学基础，各种论文与算法实现。又或者使用算法来赋能某个具体的业务领域比如AI赋能新零售。

7，  也可以往IOT方向发展。随着5G的发展，这个应该也很火。持续看好。

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软件开发 Java

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