《程序员练级攻略》 阅读总结

前言

​ 陈皓叔叔的这个专栏之前就有所耳闻并大致过了一遍，如今重新精读本专栏，认真学习，对整体的学习方向进行把握，并且进行总结。

如何入门？

学习Python，JavaScript，学习使用操作系统Linux，编程工具VS Code，Web开发等，这些更容易获得编程的成就感。

如何成为专业的程序员？

拥有程序员的自我修养。这是反映出程序员的工程师特质和价值观，决定了这条路你到底能走多远。有修养的程序员才可能成长为真正的工程师和架构师，没有修养的程序员智能沦为码农，这是码农和工程师的关键区分点。

• 英文能力
• 提问的能力
• 写代码的修养
  • 重构：改善既有代码的设计
  • 代码整洁之道
  • 程序员的职业素养
  • Code Review
    • 对自我成长非常有帮助
    • 不做Code Review的公司没有必要呆
  • Unit Test
• 安全防范意识
  • 代码安全
  • 防御性编程
• 软件工程和上线规范
  • 完美软件：对软件测试的各种幻想
  • Google软件测试之道
• 编程规范

专业基础包括哪些？

• 编程语言：推荐C、C++、Java这三个工业级的编程语言。
• 理论学科：数据结构和算法，计算机网络，计算机组成原理，操作系统，编译原理

从业方向？

• 如果你对操作系统、文件系统、数据库、网络等比较感兴趣，那么可以考虑从事底层方面的工作。
• 如果对分布式系统架构、微服务、DevOps、Cloud Native 等有热情，那么可以从事架构方面的工作。
• 如果是对大数据、机器学习、人工智能等比较关注，那么数据领域可以成为你一展身手的地方。
• 如果你对用户体验或者交互等更感兴趣，那么前端工程师也是个不错的选择。
• 此外，安全开发、运维开发、嵌入式开发等几大方向中，也为你提供了丰富多彩的发展空间。

两个观点：

• 各种技术方向不是鱼和熊掌，是可以兼得的。
• 很多技术都是相通的，关键是要学的深入本质。

几个问题：

• 理论和现实的差距：学院派的知识是成为专家的必经之路，这就是“工人”和“工程师”的差别，是“建筑工人”和“建筑架构师”的差别。
• 技术太多学不过来/技术能力的瓶颈：自己懒惰的借口，以绝大多数人努力的程度，和为自己不努力找借口的程度为参考，只要你坚持正常的学习就可以超过大多数人了。

学习建议？

• 一定要坚持，要保持长时间学习，甚至终身学习的态度。
• 一定要动手，不管例子多么简单，建议至少自己动手敲一遍看看是否理解了里面的细枝末节。
• 一定要学会思考，思考为什么会这样，要学会举一反三。
• 不要乱买书，不要乱追新技术新名词，基础的东西经过很长时间积累，会在未来至少十年通用。

编程入门

• 入门语言Python
• 入门语言JavaScript
• 操作系统LInux
• 编程工具VS Code
• Web入门

正式入门

• 编程技能
  • 如何快速提升自己的编程能力
• 编程技巧
  • 代码大全
• 编程语言
  • Java
• 操作系统
  • 鸟哥的Linux私房菜
• 网络协议
  • 系统了解HTTP协议
• 数据库设计
  • 基本的设计知识
  • MySQL必知必会
• 前端
  • Vue
• 字符编码方面
  • Wikipedia

为什么转成Java语言？

• Java语言的综合实力最强，是一个工业级的编程语言。
• 像 Python 和 JavaScript 这样的动态语言用着是很爽，但是，只有像 C、C++ 和 Java 这样的静态语言才可以让你真正地进阶。
• 对于一个合格的程序员，掌握几门语言是非常正常的事情。

编程工具

• IDE
• 版本管理工具
• 前端调试
• 数据库设计工具

编程语言

Java

• Java核心技术·卷 I 基础知识

这本书本来是 Sun 公司的官方用书，是一本 Java的入门参考书。对于 Java 初学者来说，是一本非常不错的值得时常翻阅的技术手册。书中有较多地方进行 Java 与 C++ 的比较，因为当时 Java 面世的时候，又被叫作 "C++ Killer"。而我在看这本书的时候，发现书中有很多 C++ 的东西，于是又去学习了C++。学习 C++ 的时候，发现有很多 C 的东西不懂，又顺着去学习了 C。然后，C ->C++ -> Java 整条线融汇贯通，这对我未来的技术成长有非常大的帮助。

• Effective Java

这本书是模仿 Scott Meyers 的经典图书《Effective C++》的。Effective 这种书基本上都是各种经验之谈，所以，这是一本非常不错的书，你一定要读。这里需要推荐一下 Google Guava 库 ，这个库不但是 JDK 的升级库，其中有如：集合（collections）、缓存（caching）、原生类型支持（primitives support）、并发库（concurrency libraries）、通用注解（common annotations）、字符串处理（string processing）、I/O 等库，其还是Effective Java 这本书中的那些经验的实践代表。

• Java并发编程实战

是一本完美的 Java 并发参考手册。书中从并发性和线程安全性的基本概念出发，介绍了如何使用类库提供的基本并发构建块，用于避免并发危险、构造线程安全的类及验证线程安全的规则，如何将小的线程安全类组合成更大的线程安全类，如何利用线程来提高并发应用程序的吞吐量，如何识别可并行执行的任务，如何提高单线程子系统的响应性，如何确保并发程序执行预期任务，如何提高并发代码的性能和可伸缩性等内容。最后介绍了一些高级主题，如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义的同步工具类。

• Java性能权威指南

通过学习这本书，你可以比较大程度地提升性能测试的效果。其中包括：使用 JDK 中自带的工具收集 Java 应用的性能数据，理解 JIT 编译器的优缺点，调优JVM 垃圾收集器以减少对程序的影响，学习管理堆内存和 JVM 原生内存的方法，了解如何最大程度地优化 Java 线程及同步的性能，等等。看完这本书后，如果你还有余力，想了解更多的底层细节，那么，你有必要去读一下《深入理解 Java 虚拟机》。

• Java编程思想

真是一本透着编程思想的书。上面的书让你从微观角度了解 Java，而这本书则可以让你从一个宏观角度了解 Java。这本书和 Java 核心技术的厚度差不多，但这本书的信息密度比较大。所以，读起来是非常耗大脑的，因为它会让你不断地思考。对于想学好 Java 的程序员来说，这是一本必读的书。

学Java一定要学面向对象的设计模式，两本书：

• Head First 设计模式
• 设计模式

学习设计模式，不能迷失在23个设计模式种，一定要明白两个原则：

• Program to an ‘interface’, not an 'implementation’
  • 使用者不需要知道数据类型，结构，算法等细节。
  • 使用者不需要知道实现细节，只需要知道提供的接口。
  • 利用封装，抽象，动态绑定，多态等符合面向对象的特质和理念。
• Favor ‘object composition’ over 'class inheritance’
  • 继承需要给子类暴露一些父类的设计和实现细节。
  • 父类实现的改变会造成子类也需要改变。
  • 我们以为继承主要是为了代码重用，实际上在子类中需要重新实现很多父类的方法。继承更多的应该是为了多态。
• Java字节码相关
  • 相关教程和工具
• JVM相关
  • The Java Virtual Machine Specification Java SE 8 Edition
  • JSR-133
  • 垃圾回收机制
  • 垃圾回收调优

上面的这些知识融会贯通，已经是高级的Java程序员了。

C/C++语言

• C程序设计语言
• C语言程序设计现代方法
• C缺陷与陷阱
• C++ Primer
• Effective C++
• More Effective C++
• 深度探索C++对象模型

Go

• Go by Example
• Go程序设计语言
• Effective Go

理论学科

数据结构和算法

无论是做业务还是做底层系统，经常需要使用算法处理各种问题，例如：业务上需要算法比较两个数组中差异的布隆过滤器，或者是在监控系统实时计算过去一分钟的P99统计时的蓄水池算法，或者是数据库的B+树索引，还是Linux内核中的epoll或者TreeMap中的红黑树。还有做任务调度的背包问题等都会用到数据结构和算法。

• 算法书籍：

  • 《算法》
  • 《算法图解》
  • 《算法导论》
  • 《编程珠玑》
  • 《数据结构与算法分析》

  系统知识

书籍：

• 《深入理解计算机系统》
• 《Unix高级环境编程》
• 《Unix网络编程》
• 《TCP/IP详解 卷I协议》
• 《Linux C编程一站式学习》
• 《TCP/IP网络编程》
• 《图解TCP/IP》
• 《Wireshark数据包分析实战》

软件设计

一些软件设计的相关原则：

• Don't repeat yourself
• KISS principle
• Program to an interface, not an implementation：设计模式中最根本的哲学，注重接口，而不是实现，依赖接口，而不是实现。
• You aren't gonna need it
• Law of Demeter
• 面向对象的SOLID原则
• Hollywood principle
• 高内聚低耦合
• CoC（Convention over Configuration）- 惯例优于配置原则
• SoC (Separation of Concerns) - 关注点分离，实现关注点分离的方法主要有两种，一种是标准化，另一种是抽象与包装
• DbC（Design by Contract）：契约式设计
• ADP（Acyclic Dependencies Principle）：无环依赖原则

一些软件设计的读物：

• 领域驱动设计
• UNIX编程技术
• Clean Architecture

Linux系统

内存

计算机网络

• 基础知识
• 网络调优
• 网络协议

I/O模型

• 阻塞I/O
• 非阻塞I/O
• I/O的多路复用（select、poll）
• 信号驱动的I/O（SIGIO）
• 异步I/O（POSIX的aio_functions）

Lock-Free编程相关

如果想开发出一个高性能的程序，你就非常有必要学习Lock-Free的编程方式。

• 相关的概念
• 论文
• 博客
• 现有的实现，C++/Java类库

其它

• 64位系统编程
• 提高OpenSSL的执行性能
• 压缩
• SSD硬盘性能测试

数据库

• 关系型数据库
  • MySQL官方手册
  • 高性能MySQL
  • MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎
  • 数据库的索引设计与优化
• 非关系型数据库
  • 各类论文

分布式架构

• 服务调度
  • 涉及服务发现、配置管理、弹性伸缩、故障恢复等。
• 资源调度
  • 涉及对底层资源的调度使用、如计算资源、网络资源和存储资源等。
• 流量调度
  • 涉及路由、负载均衡、流量控制、熔断等。
• 数据调度
  • 涉及数据副本、数据一致性、分布式事务、分库分表等。
• 容错处理
  • 涉及隔离、幂等、重试、业务补偿、异步、降级等。
• 自动化运维
  • 涉及持续集成、持续部署、全栈监控、调用链跟踪等。

几个注意点：

• 分布式系统之所以复杂，就是因为它太容易出错了。这意味着，你要把处理错误的代码当成正常功能的代码来处理。
• 开发一个健壮的分布式系统的成本是单体系统的几百倍甚至几万倍。这意味着，我们要自己开发一个，需要能力很强的开发人员。
• 非常健壮的开源的分布式系统并不多，或者说基本没有。这意味着，如果你要用开源的，那么你需要 hold 得住其源码。
• 管理或是协调多个服务或机器是非常难的。这意味着，我们要去读很多很多的分布式系统的论文。
• 在分布式环境下，出了问题是很难 debug 的。这意味着，我们需要非常好的监控和跟踪系统，还需要经常做演练和测试。
• 在分布式环境下，你需要更科学地分析和统计。这意味着，我们要用 P90 这样的统计指标，而不是平均值，我们还需要做容量计划和评估。
• 在分布式环境下，需要应用服务化。这意味着，我们需要一个服务开发框架，比如 SOA或微服务。
• 在分布式环境下，故障不可怕，可怕的是影响面过大，时间过长。这意味着，我们需要花时间来开发我们的自动化运维平台。

分布式架构入门

• 分布式理论
  • 各种理论算法
  • 论文
  • 一致性问题
• 分布式事务
• Paxos一致性算法
• Raft一致性算法
• Gossip一致性算法
• 分布式存储和数据库
• 分布式信息系统
• 日志和数据
• 分布式监控和跟踪
• 数据分析

分布式架构工程设计

• 论文
• 分布式设计模式
  • 可用性
  • 数据管理
  • 设计和实现
  • 消息
  • 管理和监控
  • 性能和扩展
  • 系统弹力
  • 安全
• 设计与工程实践
  • 分布式系统的故障测试
  • 弹性伸缩
  • 一致性哈希
  • 数据库分布式
  • 缓存
  • 消息队列
  • 日志方面
  • 性能方面
  • 搜索方面
  • 公司的架构实践

容器化和自动化运维

Docker

• 基础知识
• 实践
• 底层技术细节

Kubernetes

Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统，是 Google 多年大规模容器管理技术 Borg 的开源版本，也是 CNCF 最重要的项目之一，主要功能包括：

• 基于容器的应用部署、维护和滚动升级；
• 负载均衡和服务发现；
• 跨机器和跨地区的集群调度；
• 自动伸缩；
• 无状态服务和有状态服务；
• 广泛的 Volume 支持；
• 插件机制保证扩展性。

如何学习？

• Kubernetes handbook
• Kubernetes指南