01
近年来，有些读者会问我一些形形色色的问题，让我很难去回答，甚至给不出建设性的意见。<br />举个例子：<br />1.我学习什么能进入优秀的互联网公司工作？2.我想做研发我应该学习什么？<br />众所周知，这问题就像你问学霸说：你为何如此厉害一样让人难以回答。我作为一个双非软工本科学生，经过大学自己摸索和不断试错，毕业开始在百度从事研发工作。其实，我当时也有很多的疑惑，在这里给大家讲讲我的踩坑历程。<br />记忆中，我当年逛知乎、求助高人、甚至我的导师，都无法给出一个可操作的建议。除此之外，在我那种二本学校，知名企业都不会去咱学校校招，我和学长们对春秋招的概念微乎其微，进大厂是件很困难的事情，概率与踩狗屎不相上下。<br />作为探路者，求助知乎和论坛，给出的结论几乎都是好好学习数据结构/算法、现在大数据很火你应该学学Hadoop/Spark、你要是会微服务、docker、k8s一定会很加分。<br />让我想起了我当年问学霸题目如何解？学霸说：这个题目是来源于第X章第X例题，你这样解，答案就出来了，很容易的。至于为什么他能想到，鬼也不知道。<br />当时，我真的是花里胡哨的啥都学，啥都去倒腾，不知道是不是梁静茹给我的勇气。前端、后端技术栈、Hadoop/Spark、docker/k8s这些几乎都实操过，只是很多只是入门并没有深入研究，效果自然也十分有限。<br />这些概念，对于小白或者在校生来说，这仿佛在对说你不用学了，除非你天生技术欲望特别强烈。这对于大多数普通人来说，明显是劝退的节奏，可操性十分有限，几乎没有参考价值，不知道从何下手。<br />其实，道理是没有错的，多研究底层和热门技术栈是有益的。但是，脱离实际情况谈技术就是扯犊子，就像让中国男足拿世界杯冠军显然不符合实际，更应该是根据实际情况，做产出最大的事情，否则会信心全无。<br />接下来，我系统性拆分问题，在不同阶段应该「学什么」、「如何学」、「学到什么程度」，重点讲我当时遇到的问题，还有我是如何去思考的，最终如何解决的，思路比结论重要。
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02
根据问题归类来看，主要在我自己的角度谈谈普通本科如何实现进入Top级互联网工作？<br />首先，说说在大厂工作都是些什么样的人，他们当年都是背着什么光环混进去的？<br />经过我的调研和分析，重点说一下在校招中面试官看中和考察的东西。<br />1.学历/专业、扎实专业基本功2.有成果的科研经历3.省/国家级软件设计大赛4.丰富互联网公司实习经历5.小有名气的开源项目经历<br />大概思路就是，要么你证明你令人信服的天赋如逻辑系统思维、聪明，让人觉得你可以被快速培养；要么你有丰富的工程实战经验，证明你具备优秀工程师的潜质。<br />当然，你可能会说这么多要求，恐怕神仙也做不到啊，简直太苛刻了。在这里，并不是上述要点全部满足，只是满足其中两项证明你的实力即可，毕竟面试时间十分有限，要有点让人信服的东西，否则谁愿意花时间跟你逼逼没用的。<br />举个例子：<br />1、假设你是上海交大、华中科大大学毕业的学生，你可能只需要重点复习数据结构/算法等专业知识，辅之把学校的科研经历说一下。可能进入什么阿里华为百度问题都不是很大，专业知识对于你们来说自然不在话下，毕竟考理论是你们的特长。<br />2、假如你是双非大学毕业的学生，那么你必须用国家级大赛、开源项目、互联网公司经历证明自己。总之，多做项目，专注于技术本身，让自己更早具备职业软件工程师的实战技能。<br />简而言之，你没有光环，那就比别人多努力点，提前做好职业规划，把时间投入技术本身不要投机取巧。
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03
鉴于上述分析，知道需求是什么？对于我们来说，主要把精力投入在技术本身。<br />接下来，我们将面临一系列问题。<br />1.我应该做什么方向？（方向）2.我应该学习什么内容？（规划）3.我如何学这些内容？（方法/策略）4.我应该学到什么程度？（量化）5.如何把理论用到实际项目/产品中？（产出）<br />不同方向，意味着不同领域不同，学习的知识和实战项目有共性也有差异。在这里，我主要讲一下通用的思路。重点拿我擅长方向举例，其他方向可按照同样思路举一反三。<br />根据我的经验，可将内容分为原理、应用、擅长方向三个纬度。原理和应用纬度必须学习，方向纬度根据自己擅长方向深入学习。<br />
<br />原理：计算机网络、操作系统、数据结构/算法，这些东西都是专业课好好学即可，数据结构/算法可以偶尔刷题。校招的时候再重点复习，初级阶段不必花太多时间深究。<br />应用：它是最基础的内容，不管你从事什么领域都将离不开它们。这也是小白入门重点花费时间的地方，你将在这里不断与程序斗争如调试、验证、异常、解决。<br />方向：不同方向本质上就是在基础应用上扩充，发挥它们擅长领域和特性去解决特定问题。在这里，简单列一下涉及的技术栈。<br />1.后端开发：消息队列、缓存、rpc、微服务。2.大数据开发：Hadoop、Spark、Storm、Flink3.自动化运维：elk、ansible、zabbix、docker、k8s<a name="kvTuh"></a>
04
基于上述分析，主要讲了整体思路，大家可能会觉得有点不太好理解。接下来，拿我当时遭遇的处境进行举例阐述，这样让不同水平或时期的同学有不一样的体会。<br />假如有时光机让时间往后倒退3年，时间来到我刚上大二的时候，作为一枚小萌新开始学习JAVA走上后端开发之路。<br />对于我来说，操作系统原理、计算机网络先战略性放弃，毕竟刚接触编程，看高大上的原理，每次上课都想睡觉。当然，数据结构/算法我还能好好听听，毕竟我数学功底还行让我不排斥。<br />为什么不先学习基础性原理？<br />举例：假设你学骑自行车，你是直接上去就蹬？还是先把轮子拆下来研究清楚原理再去学习怎么蹬？<br />重点：根据我的经历，在新手阶段不管是接触新的语言，还是新的方向。最快的方式就是先把自行车蹬起来，等你蹬熟练了再去研究轮子是怎么造出来的。<br />根据上述策略，刨除我踩的一些坑，我把学习征途划分四个阶段，实现学习效率的最优解。
<br />第一阶段：新手入门<br />在我入门的时候，我遇到的最大困难是代码不会写，DEBUG不会做，程序报错不会看毫无头绪，甚至大家常说的百度一下的关键字我也不知道搜。<br />这时候，最大的目标就是根据百度/查文档/看视频，把程序调试出预期结果，甚至你抄代码都行，很多时候抄代码你都不一定能DEBUG出预期结果。这就是现实，主要就是要把对编程的排斥消磨殆尽。<br />这个阶段，不需要太关注底层实现原理，最重要的工作就是把应用层面的技术，不断练习直到熟练掌握上面提到的应用「 编程语言、Linux、数据库、HTTP网络协议 」。<br />•时间：3-6月•目标：会调试、会查文档、会用搜索引擎•内容：JAVA基础语法、MYSQL数据库、Linux操作系统、HTTP通信协议•方法：只关注如何使用技术，难以理解的背下来，不关注底层原理。•成果：实现常见的管理系统模块，能部署在服务器上，供他人访问。<br />对于现已从事计算机行业的同学，其实这部分内容非常简单，可能按照正常水平少则几天，多则不超过一周就能开发出简单模块。简单说，它顶多是普通本科毕设设计水准，主要是让新手在感官上体验软件产品。本质上，在计算机世界里，抽象来看就是数据的计算、传输、存储。随着你的经验增多，你会发现很多技术的诞生或优化性能都是在解决计算、存储、传输的问题。 在这里，主要让大家在系统的角度感受最简单、最初级的技术模型。<br /><br />1.Linux操作系统：承载应用程序、数据库的运行，提供CPU供应用程序计算。2.应用程序（Java/Python/Php）：JAVA主要采用Servlet、JDBC承载网络的传输、数据库连接管理。3.数据库（MYSQL）：主要理解关系类数据库的存储，对数据进行操作。4.HTTP/TCP：熟悉重点网络协议，它分为包头/包体进行传输，包体格式可能分为form、json、pb、二进制。<br />第二阶段：项目练习<br />通过第一个阶段学习，你对编程从一无所知到有所斩获，对计算机世界充满了好奇，甚至有所开心。这时候，你最应该做的就是去满足你装逼的梦想。<br />假设你是爬虫方向，你应该去爬表情包、爬知乎数据、自动抢票，去满足你无数个装逼梦想。<br />假设你是算法方向，你可以去研究推荐算法、图像识别模型，去做个商品推荐、人脸识秀一秀。<br />假设你是后端方向，你可以去研究下网络编程/网站开发开发个仿微信聊天应用，体验下lowB版微信。<br />画外音：多做项目，坑是一步一步踩出来的。<br />作为大学生，实验室、软件设计比赛、开源社区都是你发挥想象力的天堂，这些倒腾的经历将是你毕业时最宝贵的经历。<br /><br />第三阶段：强化理论<br />经过前两个阶段实践，时间来到大三，这时候基本的软件开发已入门差不多达到普通培训班毕业水平。同时，专业课如数据结构/操作系统/计算机网络也上的差不多了，对概念多多少少有初步了解。<br />这时候，你会发现很多原理你不懂，将很难更上一层楼。<br />•你不知道使用ArrayList还是LinkedList？•你不知道为什么要使用线程池？•你不知道为什么分层设计使用分布式场景？<br />你将处于写代码一时爽，一直写一直爽，遇到性能问题直接土崩瓦解。所以，你不得不去学习理论知识让你走得更远。<br />问题：为什么在这个阶段强化理论知识？<br />在新手阶段去强化理论知识，会让你兴趣骤减且产生学了有何用的错觉。同时，这是最好的时机，学校专业课学完你有基础概念，你有实际软件应用场景，这些东西让你深挖理论的时候会快速给你构建起基础图谱，让你兴趣激增不断体验学会的东西，将戳痛你最痛的神经，瞬间把你以前遇到的问题有新的认知，这就是答案。简单说，面向问题，解决问题，让你实实在在感受到成长，这就是成就感的力量。<br />问题：如何高效的学习理论？<br />其实，编程语言和计算机基础都是相通的，只要你学透一门编程语言剩下的就大同小异。当然，计算机基础毕竟是枯燥无味的，学习毕竟是有方法的。<br />举个例子：<br />站在编程语言的角度，你用心去总结，你会发现不管什么编程语言，变来变去都是换了个花样在谈以下内容。<br />•程序结构（数据类型、控制语句、面对对象、异常处理）•集合（list、set、map）•文件操作、网络通信（io、bio、nio）•线程、线程池<br />不管在面试还是技术探讨，重点考察的都是集合、网络通信、线程/线程池。源自于它跟计算机基础有紧密结合，你要优化它们你必须具备扎实基本功。<br />基于我的研究经验，我建议大家在学习计算机基础的时候，不要因为理论而理论。你应该去通过编程语言源码去学习计算机基础，只学你当前认为最重要的。<br />举个例子：<br />当我去学习数据结构/算法的时候，我会一边学习源码一边思考数据结构，这样就让我有实际应用场景不会因为理论而理论。我学习list、set源码的时候，我就学会链表、栈。我学习map的时候，我就学会了红黑树、散列表。<br />当我去学习计算机网络的时候，我会一边学习socket的用法，学习Linux网络通信模型epoll，这样就重点把网络协议学会了。同时，很多应用场景极少的理论知识，我就粗略记忆或者跳过，这样就节约了很多时间。<br />当我去学习线程/线程池的时候，我会学习锁机制、生产者/消费者模型这些操作系统原理的重要知识，跟编程语言中关联不大的我就粗略记忆。<br />
<br />第四阶段：深究专长<br />经过前面三个阶段的学习，你已经具备扎实基本功和项目实战经验。接下来，你需要做的就是更加的专业化，研究一些有生产意义的东西。如果你一直写学生管理系统，这些没有价值没有意义的东西，那么毫无意义。<br />这时候，你应该去互联网公司验证你学习的技能。除此之外，你可以去学习额外的成熟先进技术栈。这样，你就有实际业务经验，就有技术的宽度，同时又有深度，这就是你核心优势，毕竟算法/数据结构这些东西在竞争的时候大家都会。<br />画外音：去实习，最好去大厂实习，接受互联网软件开发的挑战。要是不能，那么去研究实际企业技术栈的应用与底层实现。<br />举个例子：<br />假设你是后端开发，你就可以去学习微服务的技术栈，springboot、dubbo、docker、hadoop都可以去学习。除此之外，设计模式，redis原理都可以去学习研究，只有这样当你去面试的时候，你有很多话题和故事讲给别人听，你的专长研究既可以让你说业务场景，你又可以讲底层原理，对答如流。
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05
经过上面的训练，已经具备了解决问题、快速学习、编写代码能力，也就是具备软件工程师的职业素养和扎实基本功。<br />这时候，进入互联网公司开启职业道路，你将会很快有产出，不会陷入徘徊自闭的状态。更何况，你的职业素养已经能够让你遇到问题，能快速的学习克服困难。但是，要是让你去参加面试可不一定能独善其身，毕竟工作拧螺丝，面试造火箭可不能疏忽大意。<br />接下来，重点讲一下如何应对面试？<br />面试也就是把自己卖出去，让别人觉得你值。简历是至关重要的环节，所有的知识和技能全都是围绕它展开，否则毫无意义。因为在面试中，面试官关心你有什么，也就是面试完全围绕着你会的东西展开提问，所以你就把你的优势发挥到极致就行。<br />
<br />环节一：准备简历<br />简历一定要认真对待，一定要简介精炼，尽可能把内容压缩到一页，毕竟简历筛选就30秒不到。这时候，简历排版、简历字体、简历模板都有讲究，细节决定成败。<br />在写简历的时候，主要分为个人资料、实习经历、项目经历、专业技能。其实，没什么技巧，参考STAR原则，重点体现你在项目中的价值和思考。<br />1.要体现做了什么事情？2.遇到什么困难？3.怎么解决的？4.产出是什么？<br />假设有读者需要简历模板，可关注提供给大家。<br />
<br />环节二：梳理知识体系和刷面经<br />以前，学习知识是零散的，学习策略更多是面向解决问题，以至于知识不系统，表达逻辑层次有限。面试官逻辑思维强，所以你必须做好充足准备才能脱颖而出。<br />最好的策略就是梳理知识体系和准备面经，我们都知道要是你面试官问的问题是你刚好熟悉的问题，你岂不是轻松闯关成功？所以，准备考纲、梳理知识体系、疯狂刷题这就是最好的策略。<br />按照互联网面试流程大多数分为三轮面。<br />一轮面试：主要是考察计算机基础知识和擅长语言基础知识，重点考察数据结构/算法、网络编程、擅长语言基础。但是，绝对不是死记硬背的东西，一定是深度和广度紧密结合，环环相扣直到把你肚子里的东西全部挖出来。<br />举个例子：<br />1.获取链表倒数第N个节点的值，只遍历一次。<br />2.有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M，返回频数最高的100个词。<br />3.谈谈HashMap，说下它们的数据结构？<br />4.Key在HashCode取余以后，它可能全部堆积在某几个Key对应的链表上，这样就会造成该数据结构存储或者查询低效，那怎么解决呢？<br />5.为什么会链表要变成红黑树，什么时候从链表变成红黑树，什么时候从红黑树变回链表？<br />6.假设多个线程并发访问，那可能造成容器更新或者操作出现问题？<br />7.除了使用synchronized加同步锁，还有没有其他办法解决呢？<br />8.为什么采用CAS，能说一下ConcurrentHashMap的具体实现吗？<br />
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<br />你会发现每个问题都是环环相扣，从简单到难，目的就是挖掘出你的极限。大多数情况都是，从数据结构/算法入手，扩展到编程语言特性，再扩展到并发/网络编程不断进行深挖。当直接问实际用法应试者答不出来的时候，就会再次引入到计算机基础知识，这样不断反复调度试探应试者的是深度和广度。<br />
<br />二轮面试：这轮考察实习/项目经历，重点考察你的面试储备。众所周知，大部分应届生项目经验十分有限，大多数是图书馆管理系统、电商系统这样。重点说一下应对策略，可以去网上找你做的项目可能遇到的领域难题，去找解决办法，最终扩展补充到你的项目中。<br />
<br />三轮面试：这轮面试更多是小组经理考察应试者的逻辑思维、抗压、时间管理等基础能力，看是否能融入团队，毕竟适合团队的才是最好的。<br />
<br />这里主要讲了思路和应对策略，至于篇幅有限，面试题只能读者自己梳理，假设有需要后续再聊。大体的思路：<br />1.梳理知识体系看面试可能考哪些东西？<br />2.去网上搜寻和整理面试题？<br />3.把数据结构/算法、并发/网络编程、项目实战串联起来，还要学会理论知识和实战中来回串联。<br />
<br />总之，作为普通学校的同学，你只有花更加多的时间在项目实战中，实习/打比赛/逛开源社区，这些时间让你更快接近成为职业软件工程师。当机会来临的时候，你抓住机会就踏入大厂的大门了，幸运永远不会无缘无故眷顾你。<br />
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<br />文章首发公众号：大数据肌肉猿
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