阿里工程师的自我修养总结

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以下总结只是书中的一小部分，希望让更多的技术人看到这本书，提升自己的思维和眼界
自我总结：

1. 不要盲从书本获取其他地方抄袭，要构建自己的知识树，习惯性总结。强烈推荐Xmind或者processon
2. 多问一下为什么”，并一直“刨根问底
3. 知识量是爆炸的，但是原理绝对是可控的，原理性的东西比直接的知识有更强的复用度
4. 注重自己思考力的提升，考察方向：广度、深度、速度
5. 学习需要系统化，看书或者官方文档，并非一篇文章
6. 视频可以快速入门，快速开发，视频推荐Pluralsight
7. 关注技术新闻，twitter 上技术大牛 & 参加技术大会
8. 做项目，写 Demo，看源码
9. 基础知识是决定你能否干到退休的关键因素
10. 越是基础，越是几十年不变的基础越是重要；
11. 一个人走得快，一群人走得远
12. 当你不舒服，难受或陷于困境时，应该停下来思考
13. 掌握搜索信息的有效方式

程序员成长、发展的常见问题：

• 你自认为付出了跟别人同样的努力，但是你的成长确实更慢一些，比如学得比
  别人慢，排查问题比别人慢，出方案老是有漏洞等等；

• 你觉得你只是在疲于应付需求，自己做的事情完全没有技术含量（很多人觉得
  自己做的业务开发就是没有技术含量，但我认为每个领域都有自己的技术含
  量，只是你有没有 get 到）；

• 你发现总是在犯同样的错误，或者做的事情不断地在同一个水平循环；

• 每次要晋升的时候，你发现根本讲不出来（很多人会认为是表达能力问题，但
  是我认为不是）；

• 当你换到一个新的领域，你发现自己的经验好像用不上；

• 你一直很难搞懂老鸟说的“认知升级”到底是什么概念？不同级别的技术思维
  能力到底有什么差别？为什么晋升的是他，而不是我？

• 只要把事情搞定了，成长是自然而然的事情——可能过段时间，你发现之前犯
  过的错误，后来一个都没有避免；

• 我只要努力，996 甚至 007，我就能够成长得比别人快——可能你发现你干
  得最多，但是并没有拿到最好的结果；

• 我尽力了，还是比别人慢，应该是我智商确实差一些——恭喜你，其实大家的
  智商并不会有太大差别；

• 别人表现好，或者晋升了，只不过是比我表达能力更强而已——我可以负责任
  地告诉你，这并不是仅仅是表达能力的问题。

“思考力”是程序员需要具备的一种至关重要的素质

 先抛一个非常重要的结论：“思考力”是程序员需要具备的一种至关重要的素质。
掌握了思考力，你就掌握了在互联网领域，这种高度“智力密集型”行业成长的钥
匙。上面这几个成长的问题和误区，跟没有掌握思考力有着非常重要的关系，而且我
发现所有发展比较顺畅的同学，他们的思考和学习能力是非常强悍的
 我个人在工作中，一直有意或者无意地锻炼自己和团队同学的思考力，包括哪些
是对我们最重要的思考力，如何去训练思考力，有一些心得，希望能够分享给大家

关于思考力
思考力是一门很深的学问，包括认知科学，心理学、教育学、逻辑学，如果要系
统化学习，是需要看很多书的，我推荐以下几本：
1.《金字塔原理：思考、表达和解决问题的逻辑》-[ 美 ] 芭芭拉·明托，这本书系
统阐述了思考、表达和解决问题的逻辑，也是麦肯锡的思维能力基础，算是一本比较
标准的思考力教材；
2.《麦肯锡教我的思考武器》- [ 日 ] 安宅和人，作者根据自己在麦肯锡公司工作
时积累的丰富经验以及脑神经学的专业背景，设计出一套极具逻辑性的问题解决思维
模式；
3.《思维的本质》-[ 美 ] 约翰·杜威 ，这本书是美国著名教育家约翰·杜威的代
表作，阐述了思维训练的基础理论和实践；

有哪些对程序员最重要的思考力

原理性思维：找出知识背后的原理

有的人会说，为什么要思考原理，而不是直接掌握知识就可以了？我只需要会用
就行了啊。
我们先来举一些技术方案设计的案例
什么订单创单要先 create，然后 enable ？
这其实是一种采用二阶段提交解决分布式事务的思路，只是从一般的事务框架
延展到交易领域；

• 业务系统中为什么要使用消息？
  因为消息使用的是观察者模式，观察者模式的好处是可以实现多个消费事务与触发事务的解耦；
• 为什么业务系统中会使用 DTS 来做补偿？
  这本质上是一种最终一致性 BASE 理论解决分布式事务的一种思路；
• 为什么更新数据的时候一定要在 sql 中加上版本比对或者状态比对？
  这本质上是一种借助 DB 实现的乐观锁机制。
  进一步，你会发现再大到系统架构和顶层设计的案例：
• 比如阿里系的技术框架 NBF、TMF、早期的 webx，各类框架设计理念，逃
  不脱设计模式，比如开闭原则，模板方法、责任链、工厂模式、开闭原则；
• 不管是底层中间件，错综复杂的业务系统，在设计的时候永远无法离开核心的
  业务建模，比如实体与实体关系的构建；在分析这类系统的设计思想时，你会
  发现最好的工具就是 UML ！

实际上除了软件领域的原理，还有商业设计的原理，比如案例：

• 所有的售中退款前必须要先取消履约，所有的履约过程中发生缺货都需要退
  款，为什么？因为交易的基本原则是：“钱货平衡”，钱和货的变更必须是最终
  同步的（允许短期的不平衡），你掌握了钱货平衡的基本原理，交易中的很多复
  杂的流程设计就很好理解了；
• 在设计财务系统、库存系统时候，业务流程、业务逻辑可能非常复杂，导致你
  晕头转向，这时候“有借必有贷，借贷必相等”的财务平衡性原理就发挥作用
  了，你只要知道这个原理，很快就能看懂各类财务流程、库存流转流程，以及
  各类数据对账逻辑；
• 在我的领域“高可用线下收银系统”进行线下系统容灾的时候，有各种容灾方
  案的设计，会员容灾、商品容灾、交易容灾、支付容灾……不同的容灾手段看
  起来让你眼花缭乱，但是他们有没有共同遵循的原则呢？有，这就是“让消费
  者最快速度完成交易，但保持最后追溯的能力”。你只要 get 到这个基本原理，
  设计各类容灾策略就会得心应手了

此外，我们的工作流程、管理手段，同样也蕴含着深层的原理，非常有意思，大
家可以抽空仔细推敲一下，比如：

1. 为什么团队机制要透明？沟通要透明？
2. 为什么要有 owner 意识，都是在工作，owner 意识会有什么不同呢？
3. 为什么管理者不能管得太细，也不能放羊？到底哪些该管，哪些不该管？

所以，掌握了知识背后的原理，带来的好处是:

• 软件系统的复杂度越来越高，我们所面对的场景越来越多，掌握原理实际上
  可以大幅度降低我们对于知识的记忆量，知识量是爆炸的，但是原理绝对是
  可控的！
• 原理性的东西比直接的知识有更强的复用度！ 记住最核心的原理，当你面对
  新的场景时，你会惊喜地发现，你的理解速度大大加快！这个点大家应该有体
  会，比如可能之前我们都学习过 dubbo 等底层的 RPC 通信框架的基本原理，
  但是你如果仅了解了他的基本用法，你会发现对你现在做业务系统没有什么帮
  助！但是，当你了解的是 dubbo 如何寻址，如何做容灾，如何做扩展，你再
  去做业务系统，发现设计原理是一样的，并没有本质区别！这样你之前研究中
  间件的设计思想就可以快速用到业务系统上面。
• 另外探求原理的过程，本身很有乐趣！ 这是一个非常有价值的思维训练过程，
  不断对系统设计思想、业务设计思想、做事情的工作方式，追寻背后的原理，
  并找到他们之间的共性，在我看来非常有乐趣，一段时间训练以后，你会发现
  你看透本质的能力越来越强！

好，那么我们程序员的工作中， 究竟有哪些与原理性知识是需要我们掌握的呢？
按我们团队的实战经验来看：

1. java，linux，数据结构和算法，数据库，网络通信与分布式计算的原理，这
   几类是比较重要的基础知识，我们在做方案设计、编码、问题排查中会运用
   得很多；
2. 设计模式，UML 这个是对系统架构设计必要要掌握的知识，当你经历了很多
   大规模的软件系统设计，回到根本上，你会发现逃不出这一块的理论和工具；
3. 领域性的基本原则，比如我们上面提到的“钱货平衡”，“财务平衡公式”，
   “线下收银让消费者最快速度走人”，这种逻辑需要大家 get 到这些领域性的
   设计原理，甚至自己去总结出这种原理；
4. 关于管理学，人际沟通，心理学的一些基本原理，大家可以按照自己的实际
   需求去看一下。

如何在工作中学习和运用这些原理，我觉得有一个最佳实践：

1. 首先，对你可能用到的领域知识，建立一个基本的概念。 看书，看文章，找
   行业资深的人去聊，都可以得到。注意，这里需要有一个基本的概念就可
   以，这样你在有可能 touch 到这些原理的时候，你会有意识，也不至于花很
   多时间；
2. 在实践中，有个意识是“多问一下为什么”，并一直“刨根问底”，最终肯定能
   够追查到背后的最终原理；这里面还要注意思考一下，为什么在这个地方会
   运用这个原理，也就是找到“场景” 和“原理” 的关联关系，这样你的理解
   会更加深刻；
3. 了解了原理以后， 在实践中运用一下，这样你对这个原理的理解就会非常深
   刻，并且你知道如何去运用这原理；
4. 如果这是一个非常重要的原理，建议大家如有余力去结合经典的书籍系统化
   学习

结构化思维：构建自己的知识树

知识树要解决的问题，我们看一些场景：

1. 为什么我知道很多东西，但是当场景来的时候老是会记不起来使用；
2. 完成一个方案你只能想到一些点状的手段，还有其他方案被漏掉了；
3. 讲一件事情的时候逻辑非常混乱，前后没有逻辑性关联。

是很有可能你的知识都是知道的，为什么会出现这种悲剧？
这个就跟大脑中的知识结构有关，这是知识学习中“索引” 没有建立，也就是说，
你的知识只有点，没有线！ 大家想一想，把东西乱七八糟地丢在房间中，到用的
时候没有查找的线索和路径，怎么找得到呢？
来看一下我们工作场景的结构化的典型案例，大家体会一下：

项目中测试 MM 提了一个 bug，我总结出来的比较标准的问题定位步骤：

1. 确认刚才是否有过代码变更和部署，因为有比较高的概率是刚才变更的代码
   又搞坏了……
2. 追踪链路日志看链路是否有异常；
3. 通过 RPC 的控制台调用看接口输入输出是否符合预期；
4. 追踪关键方法的入参和出参，看是否有问题；
5. 定位到方法细节后，推理逻辑是否有问题；
6. 如果无法通过推理，那就最后一招，回放异常流量 debug，这样肯定能够找
   到原因。

某个链路耗时比较长，需要进行性能优化，我的分析步骤是

1. 通过实际流量制造一个耗时较高的 trace；
2. 进行 trace 分析，看清楚耗时最多的原因，然后按优先级进行排序；
3. 针对对原因找解决方案，可能的方案有：
   i. 减 少 数 据 访 问 次 数 或 者 计 算 量， 常 见 手 段 是 增 加 cache： 线 程 内 的
   invokeCache；分布式缓存 tair；页面缓存……
   ii. 增强处理速度，比如多线程加速；
   iii. 减少循环调用次数，比如请求合并后再分发；
   iv. 减少数据处理范围，比如减少查询内容，异步加载分页；
   v. 逻辑简化，比如逻辑进行优化，或者非核心逻辑异步化等；
   vi. ……
4. 改掉以后，回放同样的 case，看性能消耗是否满足预期，不满足预期继续
   优化；

如何熟悉一个新系统， 我的步骤是：

1. 要一个测试账号，把相关功能走一遍，这样能非常快地了解一个系统的功能；
2. 看关键的核心表结构，这样可以快速了解系统的领域模型；
3. 根据功能步骤找到系统对外的接口列表，了解系统的 L0 业务流程；
4. 下载系统工程，熟悉整个工程结构和模块职责；
5. 以一个最重要的流程为入手点，阅读代码，看清楚核心的执行逻辑，可以变
   看边画时序图；
6. 制造一个 debug 场景，以 debug 方式走一遍流程，这样可以实际加深一下
   对系统的理解；
7. 做一个小需求，掌握相关的流程和权限

下单这里来了一个新的需求，出一个技术方案的步骤

1. 看清楚之前的需求，把这个需求所在的场景和链路大致阅读一遍，搞懂；
2. 找到需求的变化点；
3. 分析变更的方案，涉及的内容可能会有：
   i. 数据结构会不会变，如何变；
   ii. 交互协议会不会变，如何变，交互协议分为：端和组件要不要变；和下游
   接口要不要变；
   iii. 执行逻辑会不会变，如何变，执行逻辑变更的细化考虑点：是否变更域服
   务；是否变更流程编排；是否变更主干逻辑；是否变更扩展点是否变更扩
   展点的内部逻辑，变更内部逻辑的时候，又可以进一步拆解：
   a. 重构原有的方法，覆盖之前的逻辑，那就需要进行回归；
   b. 通过逻辑路由到新的方法，这里需要增加路由逻辑；
4. 稳定性方案；
5. 发布方案；

可以看到，面对任何一个场景，不管多大多小，我们所需要掌握的知识或者技能
都可以构建成一个树结构，同类之间是顺序关系，上下之间是父子关系（或者粗细颗
粒度）。
当这个树在大脑中构建起来以后，你会发现你做什么事情都是有一个明确的分析
和执行逻辑，不太可能产生遗漏和混乱！

那么如何训练出自己的知识树呢

1. 一定要总结出自己的知识树，而不要盲从书本上的或者别人的，为什么呢？
   一是因为人的思维速度和习惯、技能有一定差异，不一定每个人都是一样
   的；二是如果没有内化别人的知识成为自己的知识，这棵树不太能够很熟练
   地运用；
2. 习惯性总结， 做完任何一个事情，都习惯性地回顾一下，往自己的树上面挂
   新东西，这个是构建知识树的必备手段，这个总结不需要花很多时间，比如
   做完事情后花个几分钟回顾一下就可以，但是需要坚持；
3. 推荐一个很常见的工具： xmind， 把自己的树记录下来；
4. 训练自己的思维习惯和做事方式变得结构化， 当你做事情的时候，习惯性用
   树的方式推进，强迫自己按照这个方式来

扩展性思维：举一反三，拓展思维

扩展性思维的核心目标是提升我们思维的广度， 也就是让我们的知识树变得更加
开阔；
我在工作中总结出来的扩展性思维的两个关键的扩展方向：
（1）举一反三：解决同类型的 N 个问题
举一反三的好处是：“我们能否用同样的知识和手段去解决类似的相关联的几个
类似问题”，先举一些案例：
• 当发现某个系统的 jvm 参数配置存在一个错误配置，不是仅仅修复这个系统
的 jvm 配置，而是把负责的几个系统都检查一下是否需要统一修改；
• 系统中存在某个 bug 导致产生了脏数据，不是直接订正已发现的脏数据，而
是根据特征拉取出所有的脏数据，进行一次性处理；
这种思维方式的特征是举一反三，触类旁通，相当于产生批处理的效果，可以大
大提升解决问题的效率，避免重复处理

寻求更多的可能性：拓展解决问题的不同手段

拓展思维常见的手段是：是否能够换更多的理解方式，或者更多的解法，举一些
案例：
• 产生故障的时候，快速止血除了回滚以外，还有哪些方案？如果故障处理经验
丰富的人一定知道，除了回滚，其实还有系统降级，运营活动降级等多种方案；
• 除了写更加健壮的代码，还有哪些手段都可以提升系统的容错性？还有数据监
控，单据闭环等多种手段；
当解决问题的手段更多了，思维就开阔了

抓重点思维：提升效率，方便记忆和传递

当我们发现知识树构建起来以后，怎么样使得记忆和使用的效率变高？而且对外
传递的时候更加容易让人理解？抓重点思维要解决的场景是：

1. 如果每件事情都按照知识树方式做，效率可能不会特别高，有更快的办法么？
2. 在对外沟通表达的时候，要表达核心思想，否则别人会很难理解你的表达内
   容；比如大家再晋升答辩、项目汇报的时候一定会有体会。
   解决这两类困惑， 核心思路是要抓住重点和脉络。
   但是抓住重点和知识结构化之间并不矛盾，而且我认为是有先后次序的， 一定要
   先建立知识结构化，然后才能从里面筛选出重点， 否则知识的体系是不完整的

反思性思维：思考哪里可以做得更好

思性思维是提升知识质量和深度的一个关键能力。 因为只有不断反思才能让下
一次在上一次基础上升级， 而不是重复循环。
常见的反思案例：
• 有个问题我查了 2 个小时，师兄只花了 10 分钟，这是为什么呢？是他的业务
比我熟悉？思路比我清晰？还是知道某个我不知道的工具？一定要找到关键的差异
点，然后弥补掉这个差距；
• 一个项目项目做完了，从方案设计，研发过程，质量保障上面，哪些地方下次
可以做得更好？找到不足，下次避免；
对于我们技术团队，哪些内容值得反思，我们团队的经验是：

1. 这个项目商业价值 OK 吗？是否取得了预期的效果？
2. 项目中我的能力有哪些问题，有哪些做得好的和不好的？
3. 系统设计的优势和不足？
4. 项目质量保障是否可以做得更好一些？
5. 研发过程和项目管理是否有不足？

反思性思维的实践，注意有两个点比较关键：

1. 反思性思维最重要的意识：做事情的过程总有优化的空间，每次都要有进步；
   如果没有这种心态，那么很难持续地进行反思；
2. 反思是一种习惯和潜意识，可以在不经意之间经常进行， 其实不需要很形式
   化地花很多时间，有时候做完一个事情，习惯性思考一下就可以。

架构评审需要注意的事项

1. 技术选型： 为什么选用 A 组件不选用 B、C 组件，A 是开源的，开源协议是
   啥？基于什么语言开发的，出了问题我们自身是否能够维护？性能方面有没
   有压测过？这些所有问题作为技术选型我们都需要考虑清楚，才能做最终决定
2. 高性能： 产品对应的 TPS、QPS 和 RT 是多少？设计上会做到的 TPS、
   QPS 和 RT 是多少？而实际上我们整体随着数据量的增大系统性能会不会出
   现明显问题？随着业务量、数据量的上升，我们的系统的性能如何去进一步
   提高？系统哪个环节会是最大的瓶颈？是否有抗突发性能压力的能力，大概
   可以满足多少的 TPS 和 QPS，怎么去做来实现高性能，这些问题都需要我
   们去思考。
3. 高可用： 是否有单点的组件，非单点的组件如何做故障转移？是否考虑过多活
   的方案？是否有数据丢失的可能性？数据丢失如何恢复？出现系统宕机情况，
   对业务会造成哪些影响？有无其他补救方案？这些问题需要想清楚，有相应
   的解决方案。
4. 可扩展性： A 和 B 的业务策略相差无几，后面会不会继续衍生出 C 的业务策
   略，随着业务的发展哪些环节可以做扩展，如何做扩展？架构设计上需要考
   虑到业务的可扩展性。
5. 可伸缩性： 每个环节的服务是不是无状态的？是否都是可以快速横向扩展的？
   扩容需要怎么做手动还是自动？扩展后是否可以提高响应速度？这所有的问
   题都需要我们去思考清楚，并有对应的解决方案。
6. 弹性处理： 消息重复消费、接口重复调用对应的服务是否保证幂等？是否考虑
   了服务降级？哪些业务支持降级？支持自动降级还是手工降级？是否考虑了
   服务的超时熔断、异常熔断、限流熔断？触发熔断后对客户的影响？服务是
   否做了隔离，单一服务故障是否影响全局？这些问题统统需要我们想清楚对
   应的解决方案，才会进一步保证架构设计的合理性。
7. 兼容性： 上下游依赖是否梳理过，影响范围多大？怎么进行新老系统替换？新
   老系统能否来回切换？数据存储是否兼容老的数据处理？如果对你的上下游
   系统有影响，是否通知到上下游业务方？上下游依赖方进行升级的方案成本
   如何最小化？这些问题需要有完美的解决方案，稍有不慎会导致故障。
8. 安全性： 是否彻底避免 SQL 注入和 XSS ？是否有数据泄露的可能性？是否
   做了风控策略？接口服务是否有防刷保护机制？数据、功能权限是否做了控
   制？小二后台系统是否做了日志审计？数据传输是否加密验签？应用代码中
   是否有明文的 AK/SK、密码？这些安全细节问题需要我们统统考虑清楚，安
   全问题任何时候都不能轻视。
9. 可测性： 测试环境和线上的差异多大？是否可以在线上做压测？线上压测怎
   么隔离测试数据？是否有测试白名单功能？是否支持部署多套隔离的测试环
   境？测试黑盒白盒工作量的比例是怎么样的？新的方案是否非常方便测试，
   在一定程度也需要考量。
10. 可运维性： 系统是否有初始化或预热的环节？数据是否指数级别递增？业务
    数据是否需要定期归档处理？随着时间的推移如果压力保持不变的话系统需
    要怎么来巡检和维护？业务运维方面的设计也需要充分考虑到。
11. 监控与报警： 对外部依赖的接口是否添加了监控与报警？应用层面系统内部
    是否有暴露了一些指标作监控和报警？系统层面使用的中间件和存储是否有
    监控报警？只有充分考虑到各个环节的监控、报警，任何问题会第一时间通
    知到研发，阻止故障进一步扩散。

代码评审注意事项

1. 确认代码功能： 代码实现的功能满足产品需求，逻辑的严谨和合理性是最基本
   的要求。同时需要考虑适当的扩展性，在代码的可扩展性和过度设计做出权
   衡，不编写无用逻辑和一些与代码功能无关的附加代码。
2. 编码规范： 以集团开发规约、静态代码规约为前提，是否遵守了编码规范，遵
   循了最佳实践。除了形式上的要求外，更重要的是命名规范。目标是提高代
   码的可读性，降低代码可维护性成本。
3. 潜在的 BUG： 可能在最坏情况下出现问题的代码，包括常见的线程安全、业
   务逻辑准确性、系统边界范围、参数校验，以及存在安全漏洞 ( 业务鉴权、灰
   产可利用漏洞 ) 的代码。
4. 文档和注释： 过少（缺少必要信息）、过多（没有信息量）、过时的文档或注释，
   总之文档和注释要与时俱进，与最新代码保持同步。其实很多时候个人觉得
   良好的变量、函数命名是最好的注释，好的代码胜过注释。
5. 重复代码： 当一个项目在不断开发迭代、功能累加的过程中，重复代码的出现
   几乎是不可避免的，通常可以通过 PMD 工具进行检测。类型体系之外的重复
   代码处理通常可以封装到对应的 Util 类或者 Helper 类中，类体系之内的重复
   代码通常可以通过继承、模板模式等方法来解决。
6. 复杂度： 代码结构太复杂（如圈复杂度高），难以理解、测试和维护。
7. 监控与报警： 基于产品的需求逻辑，需要有些指标来证明业务是正常 work
   的，如果发生异常需要有监控、报警指标通知研发人员处理，review 业务需
   求对应的监控与报警指标也是 Code Review 的重点事项。
8. 测试覆盖率： 编写单元测试，特别是针对复杂代码的测试覆盖是否足够。

发布计划评审

涉及到 10 人日以上的项目，必须有明确的发布计划，并组织项目成员统一参加
项目发布计划 review，发布计划主要包含如下几点：
1） 明确是否有外部依赖接口，如有请同步协调好业务方；
2） 发布前配置确认包括配置文件、数据库配置、中间件配置等各种配置，尤其
各种环境下的差异化配置项；
3） 二方库发布顺序，是否有依赖；
4） 应用发布顺序；
5） 数据库是否有数据变更和订正，以及表结构调整；
6） 回滚计划，必须要有回滚计划，发布出现问题要有紧急回滚策略；
7） 生产环境回归测试重点 Case。