拿破仑说：不想当将军的士兵，不是好士兵。
无论你在做开发、测试、运维，你都是一个技术人员，而我相信，每个技术人员的心中，都有一个成为技术大牛的目标，这个目标鞭策着每一位有梦想的人，去努力和改进自己。
梦想总是在现实面前有过一度的彷徨，因为你会发现，真正的工作和心中的理想状态天壤之别，不是一码事。当你面对的是，天天加班写业务代码，每天都有执行不完的测试，扛机器接网线敲shell命令，你也许会怀疑，这是我想要的人生吗？
接下来，就让我们带着疑惑，去寻找答案！
三大误区
误区一：拜团队技术大牛为师，给你开小灶
首先，不可否认，大牛的确有能力将你锻炼培养成另一位大牛，但是，无论是单独给你开小灶，还是培训整个团队，时间成本消耗过大，因此，一般没有大牛愿意这样做。
其次，很多人都认为不懂就问是个好习惯，但是你忽略了很多问题大牛是不屑回答的，比如像“jvm的-Xmn参数如何配置”这种上网能找到答案的问题，只会浪费他人以及自己的时间。
最后，大牛是个极具小众的群体，因此，直接请教和辅导的机会非常少，即使有幸参加过几次真正大牛的培训，也不太可能让你嫣然一变，成为技术大牛的。
总而言之一句话，以自己为主，系统且有针对性的进行学习；然后再以请教学习为辅提升自己。
误区二：不断重复，停滞不前
首先，要认清一个事实，写不好业务代码和只把业务代码写好的程序员，在技术大牛的世界里，没有什么本质的不同。如果光是沉浸在一个基础技术里积累学习，那么毫无疑问，这是你的惯性和惰性在束缚着你前进，打破它，不断向更大的挑战迈进，最终成为他人眼中的大牛。
误区三：大环境的不公与碎片化时间
首先，大多数人都在抱怨中国的环境对于自己可能性的扼杀，并认为很多本来能成为大牛的人才被现实埋没，不可否认，这个理由具有一定的客观性，因为环境的确可以改变一类人的发展和命运。但是，如果我们转过身来自问，是否自己真的已经倾尽全力？我相信，总是存在一些人，借着社会不公的理由，给予自己偷懒的借口；毕竟，大牛还是会有的，万一就是你呢？
其次，如果你抱怨现如今社会的碎片化时间，不能有整段时间提供自己深入学习，那么，是否先改变自己的一个观念，那就是碎片化时间也可以深入学习。而未来，利用碎片化时间学习将可能成为一种趋势。
正确的做法
1、尽量多的尝试
当你每次都做得更多，随着时间的发展，将会是这样，产品讨论需求找你、测试有问题也找你、老大对外支撑也找你，于是，你就成了这个系统的“专家”了。要想有机会，那就得与众不同，努力做到更多。
怎么做得更多呢？可以从以下几个方面着手：
1）熟悉不止你负责的更多业务，熟悉不止你写的更多代码。
好处：
需求分析的时候更加准确，能够在需求阶段就识别风险、影响、难点
问题处理的时候更加快速，因为相关的业务和代码都熟悉，能够快速地判断问题可能的原因并进行排查处理
方案设计的时候考虑更加周全，由于有对全局业务的理解，能够设计出更好的方案
2）熟悉端到端
比如说你负责web后台开发，但实际上用户发起一个http请求，要经过很多中间步骤才到你的服务器（例如浏览器缓存、DNS、nginx等），服务器一般又会经过很多处理才到你写的那部分代码（路由、权限等）这整个流程中的很多系统或者步骤，绝大部分人是不可能去参与写代码的，但掌握了这些知识对你的综合水平有很大作用，例如方案设计、线上故障处理这些更加有含金量的技术工作都需要综合技术水平。
3）自学
一般在比较成熟的团队，由于框架或者组件已经进行了大量的封装，写业务代码所用到的技术确实也比较少，但我们要明白“唯一不变的只有变化”，框架有 可能要改进，组件可能要替换，或者你换了一家公司，新公司既没有组件也没有框架，要你从头开始来做。这些都是机会，也是挑战，而机会和挑战只会分配给有准备的人。
以java为例，大部分业务代码就是if-else加个数据库操作，但我们完全可以自己学些更多java的知识，例如垃圾回收，调优，网络编程等，这些可能暂时没用，但真要用的时候，不是google一下就可以了，这个时候谁已经掌握了相关知识和技能，机会就是谁的。
2、尽量做到更好
世界上没有完美的东西，你负责的系统和业务，总有不合理和可以改进的地方，识别这些“不合理”和“可改进”的地方，并且给出解决方案，然后向主管提出，一次不行两次，多提几次，机会，就是自己去争取和把握。
例如：
重复代码太多，是否可以引入设计模式？
系统性能一般，可否进行优化？
目前是单机，如果做成双机是否更好？
版本开发质量不高，是否引入高效的单元测试和集成测试方案？
目前的系统太庞大，是否可以通过重构和解耦改为3个系统？
阿里中间件有一些系统感觉我们也可以用，是否可以引入 ？
3、尽量动手实践
光看不用效果差
例如：
学习了jvm的垃圾回收，但是线上比较少出现FGC导致的卡顿问题，就算出现了，恢复业务也是第一位的，不太可能线上出现问题然后让每个同学都去练一下手，那怎么去实践这些jvm的知识和技能呢？
Netty我也看了，也了解了Reactor的原理，但是我不可能参与Netty开发，怎么去让自己真正掌握Reactor异步模式呢？
看了《高性能MySQL》，但是线上的数据库都是DBA管理的，测试环境的数据库感觉又是随便配置的，我怎么去验证这些技术呢？
框架封装了DAL层，数据库的访问我们都不需要操心，我们怎么去了解分库分表实现？
怎么办？
1）系统化的学习
这个是第一阶段，看书、google、看视频、看别人的博客都可以，但要注意一点是“系统化”，特别是一些基础性的东西，例如JVM原理、Java 编程、网络编程，HTTP协议等等，这些基础技术不能只通过google或者博客学习，一般做法是先完整地看完一本书，有了全面的了解，然后再通过google、视频、博客去有针对性地查找一些有疑问的地方，或者一些技巧。
2）自己动手丰衣足食
这个步骤就是解答上文提到的疑惑，也就是自己去尝试搭建一些模拟环境，自己写一些测试程序。例如：
Jvm垃圾回收：可以自己写一个简单的测试程序，分配内存不释放，然后调整各种jvm启动参数，再运行的过程中使用jstack、jstat等命令查看jvm的堆内存分布和垃圾回收情况。这样的程序写起来很简单，简单一点的就几行，复杂一点的也就几十行。
Reactor原理：自己真正去尝试写一个Reactor模式的Demo，不要以为这个很难，最简单的Reactor模式代码量（包括注释）不超过200行（可以参考Doug Lee的PPT）。自己写完后，再去看看netty怎么做，一对比理解就更加深刻了。
MySQL：既然有线上的配置可以参考，那可以直接让DBA将线上配置发给我们（注意去掉敏感信息），直接学习；然后自己搭建一个MySQL环境，用线上的配置启动；要知道很多同学用了很多年MySQL，但是连个简单的MySQL环境都搭不起来。
框架封装了DAL层：可以自己用JDBC尝试去写一个分库分表的简单实现，然后与框架的实现进行对比，看看差异在哪里。
用浏览器的工具查看HTTP缓存实现，看看不同种类的网站，不同类型的资源，具体是如何控制缓存的；也可以自己用Python写一个简单的HTTP服务器，模拟返回各种HTTP Headers来观察浏览器的反应。
3）交流分享，发现自己的不足之处。
与人交流分享，既需要我们将一个知识点进行系统化的梳理，并且考虑各种细节，这会促使我们进一步思考和学习。同时，听的人可以有不同的理解，或者有新的补充，这就令知识技能体系变得更加完善。
后记
无论结果怎样，当我们谈论过程的艰难与乐趣之时，是否可以不去计较自己是否付出太多？因为一个真正热爱技术的人，只会勇往直前，不忘初衷，坚持到底！
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