在阿里一年,我颠覆了曾经坚信不疑的技术思维
以下文章来源于五月的仓颉 ,作者五月的仓颉
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,但是这真的只是第一层。
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:
第一层级,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独一无二的?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。
编辑:陶家龙、孙淑娟
出处:转载自微信公众号:五月的仓颉(ID:gh_6b7a3f664e7d)
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