我们相信努力学习一定会有收获，但是方法不当，既让人身心疲惫，也没有切实的回报。高中时代，我的同桌是个漂亮女同学。她的物理成绩很差，虽然她非常勤奋的学习，但成绩总是不理想。为了巩固纯洁的同学关系，我亲密无间地辅导她的物理，发现她不知道题目考什么。我们的教科书与试题都围绕着考试大纲展开，看到一道题，应该先想想它在考哪些定理和公式的运用。

不少朋友每天都阅读技术文章，但是第二天就忘干净了。工作中领导和同事都认可你的沟通和技术能力，但是跳槽面试却屡屡碰壁。面试官问技术方案，明明心里清楚，用嘴说出来却前言不搭后语。面试官再问底层算法，你说看过但是忘记了。他不在乎你看没看过，答不上就是零分。正如男女相亲，男方谈吐潇洒才能吸引姑娘。可是男方紧张了，平时挺能说，关键时候却支支吾吾，姑娘必然认为他不行。人生充满了许多考试，有形的和无形的，每次考试的机会只有一次。

工作五年十年后，别人成了架构师，自己还在基层打滚，原因是什么？职场上无法成功升迁的原因有很多，没有持续学习、学习效果不好、无法通过心仪公司的的面试，一定是很重要的原因。

把自己当成一台计算机，既有输入，也要有输出，用输出倒逼输入。

学什么

基础与应用

近些年诞生了许多新技术，比如最时髦的AI(目前还在智障阶段)，数学基础是初中就接触过的概率统计。万丈高楼从地起，不要被新工具或者中间件迷住双眼，一味地追新求快。基础知识是所有技术的基石，在未来很长的时间都不会变化，应该花费足够的时间巩固基础。

以数据结构和算法为例，大家阅读一下Java的BitSet的源码，里面有大量的移位操作，移位运算掌握的好，看这份源码就没问题。Java同步工具类AQS用到了双向链表，链表知识不过关，肯定搞不懂它的原理。互联网大厂都喜欢考算法，为了通过面试也要精通算法。

以Java工程师应该掌握的知识为例，按重要程度排出六个梯度：

第一梯度：计算机组成原理、数据结构和算法、网络通信原理、操作系统原理；

第二梯度：Java基础、JVM内存模型和GC算法、JVM性能调优、JDK工具、设计模式；

第三梯度：Spring系列、Mybatis、Dubbo等主流框架的运用和原理；

第四梯度：MySQL(含SQL编程)、Redis、RabbitMQ/RocketMQ/Kafka、ZooKeeper等数据库或者中间件的运用和原理；

第五梯度：CAP理论、BASE理论、Paxos和Raft算法等其他分布式理论；

第六梯度：容器化、大数据、AI、区块链等等前沿技术理论；

有同学认为第五梯度应该在移到第一梯度。其实很多小公司的日活犹如古天乐一样平平无奇，离大型分布式架构还远得很。学习框架和中间件的时候，顺手掌握分布式理论，效果更好。

广度与深度

许多公司的招聘JD没有设定技术人员年龄门槛，但是会加上一句“具备与年龄相当的知识的广度与深度”。多广才算广，多深才算深？这是很主观的话题，这里不展开讨论。

如何变得更广更深呢？突破收入上升的瓶颈，发掘自己真正的兴趣。

大多数人只是公司的普通职员，收入上升的瓶颈就是升职加薪。许多IT公司会对技术人员有个评级，如果你的评级不高，那就依照晋级章程努力升级。如果你在一个小公司，收入一般，发展前景不明，准备大厂的面试就是最好的学习过程。在这些过程中，你必然学习更多知识，变得更广更深。

个人兴趣是前进的动力之一，许多知名开源项目都源于作者的兴趣。个人兴趣并不局限技术领域，可以是其他学科。我有个朋友喜欢玩山地自行车，还给一些做自行车话题的自媒体投稿。久而久之，居然能够写一手好文章了，我相信他也能写好技术文档。

哲学

哲学不是故作高深的学科，它的现实意义就是解决问题。年轻小伙是怎么泡妞的？三天两头花不断，大庭广众跪求爱。这类套路为什么总是能成功呢？礼物满足女人的物欲，当众求爱满足女人的虚荣心，投其所好。食堂大妈打菜的手越来越抖，辣子鸡丁变成辣子辣丁，为什么呢？食堂要控制成本，直接提价会惹众怒。

科学上的哲学，一般指研究事物发展的规律，归纳终极的解决方案。软件行业充满哲学味道的作品非常多，比如《人月神话》。举个例子，当软件系统遇到性能问题，尝试下面两种哲学思想提升性能：

空间换时间：比如引入缓存，消耗额外的存储提高响应速度。

时间换空间：比如大文件的分片处理，分段处理后再汇总结果。

设计稳健高可用的系统，尝试从三个方面考虑问题：

存储：数据会丢失吗，数据一致性怎么解决。

计算：计算怎么扩容，应用允许任意增加节点吗。

传输：网络中断或拥塞怎么办。

从无数的失败或者成功的经验中，总结出高度概括性的方案，让我们下一步做的更好。

英语

英语是极为重要的基础，学好英语与掌握编程语言一样重要。且不说外企对英语的要求，许多知名博客就是把英文翻译成中文，充当知识的搬运工。如果英语足够好，直接阅读一手英语资料，避免他人翻译存在的谬误。