本书是程序员大牛陈皓的文章汇总，内容包括技术、沟通、工程师文化等，通读之后摘录其中精华部分。开卷有益，能读到摘录部分也会收益，当然最好是去读原文，知识转化效率更高。除本书之外，还有一些他的文章也非常值得阅读，包括程序员如何变现，如何学习英语主题等。
05 有竞争力的程序员
好的程序员不一定是技术最强的程序员，但一定是能够在不完美的工作环境下确保软件质量和工作效率的程序员
真正的和谐不是只有一种声音，而是百家争鸣
英语对于程序员的价值永远不会被高估，甚至可以被视为超越别人的捷径
在做决定时，多关注自己能得到的东西，而不是可能会失去的东西
四步实现竞争力跃迁
一、认知：掌握优质的信息源。关注信息渠道、信息质量、信息密度
二、知识：
- 知识树：想要系统地学习，就需要将其总结归纳成知识树或知识图。知识由多个知识板块组成，一个知识板块又包含各种知识点，一个知识点会引出相关的知识点，各知识点彼此交叉和依赖。
- 知识缘由
- 方法套路
三、技能
- 精益求精：用相同的方法重复训练无异于搬砖，是无法拥有最专业的技能的。要在每一次训练中寻找更好的方法，并且总结经验，从而使下一次训练更加完美和更有效率。
- 让自己犯错
- 找高手切磋
四、领导力
- 识别自己的特长和天赋
- 识别自己的兴趣和事业
- 让自己的习惯和方法变高级
06 成长中的问题
如何保证工程进度？
尽量将长线任务拆分为在一周内完成的多个子任务，因为越容易实现的任务越能调动执行力。可以在一周内完成的任务是最合适的。
08 高效学习
主动学习和被动学习
人的学习分为被动学习和主动学习两个层次。被动学习中听讲、阅读、视觉感受、观看演示这几种形式的学习内容平均留存率为5%，10%，20%，30%。主动学习中通过讨论、实践、教授给他人，分别能将学习的留存率提高到50%、75%、90%。
不要盲目追求阅读的速度和数量，这只会让人产生错觉，误以为这就是勤奋和成长。要思辨，要践行，要总结和归纳，机械的重复不会带来质的飞跃。
学习的终极目的
一、学习是为了找到方法
学习的目的与其说是找到答案，不如说是找到方法。只有掌握思路和方法，才能真正拥有解决问题的能力。
二、学习是为了找到原理
学习不仅仅是为了知道，更是为了思考和理解。学习者不能停留于知识的表象，而是要通过表象去探索知识的本质与原理。一旦理解了某一个关键之处，你就会恍然大悟，因为所有的知识点已经融会贯通。
三、学习是为了了解自己
学习不仅仅是为了开阔眼界，更是为了通过探寻未知世界来了解自己。因此你需要多于不同的人交流，多于比自己聪明的人共事，多走出去了解外面的世界。这样你才会发现自己的短板和盲区，才会有动力审视和分析自己，从而明白如何提升自己。
四、学习是为了改变自己
很多时候，成长是通过改变来实现的。学习是改变我们的思考方式，改变我们的思维惯性，改变我们对与生俱来的直觉的依赖。总之，用于改变自己，才能持续成长。
高效学习的八种方法
一、挑选知识和信息源
二、注重基础和原理
三、使用知识地图 顺藤摸瓜，从知识树的主干开始做广度或深度遍历，就能得到整颗知识树。
四、系统学习
五、举一反三 举一反三包括：联想能力、抽象能力、自身能力。
六、总结和归纳
对看到和学习到的信息进行归纳、排列、关联，实现碎片信息的结构化，从中找到规律和相通之处，然后进行简化和提炼，最终形成一种套路、模式和通用方法。
七、实践出真知
成长的痛苦很大程度上来自实践，但只有痛苦才会让人反思，而反思最终决定了成长的高度
八、坚持不懈
坚持不懈的两个窍门：一是主动建立正向反馈，比如随时把成果晒出来让别人点赞，二是尽快把坚持编程习惯，让生物钟来参与管理
想做到高效学习，个人要有正确的认知、正确的态度、正确的观念和正确的方法，满足这几点要求似乎颇为不易。但程序员的日常工作正好是追求效率，代码如是，学习亦如是。
09 高效沟通
克服六种常见沟通障碍
系统的分析沟通中的主要的障碍：
- 信息不准确：信息本身是错误的，无论有多么高超的沟通技巧都无法准确表达。
- 信息过量：信息过多等于没有信息
- 没有交互：没有交互会影响主动沟通一方的积极性
- 表达方式：相同的沟通内容，采用不同的表达方式会产生截然不同的效果
- 二手信息：信息在传递过程中会自然损失，很多二手信息的准确度也不够
- 信息不对称：信息在网络通信过程中被恶意篡改后，就会造成信息不对称
无往不利的沟通技巧
- 引起对方的兴趣：找到对方的关注点，尽可能让沟通向其靠拢
- 围绕主题强化观点：表达之前要明白自己表达的目的，组织好要表达的内容，还要多中筛选有用的信息，进一步思考四否有更加简明、易懂的表达方式
- 基于数据和事实：沟通时应尽量弱化主观色彩，多用数据、例证、权威引用和客观经验来强调观点的权威性。
12 编程范式
编程范式是一套指导编程方法和风格的规则和约定。以下是一些常见的编程范式：
- 面相过程编程（Procedural Programming）：
- 以过程或函数为基础，强调可执行语句的改变状态。
- 面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）：
- 以类和对象为中心，强调数据和处理数据的方法的封装。
- 函数式编程（Functional Programming, FP）：
- 以数学函数为基础，强调无副作用的函数和不可变数据。
- 逻辑编程（Logic Programming）：
- 以逻辑推理为基础，使用事实和规则来解决问题。
- 声明式编程（Declarative Programming）：
- 强调“做什么”而不是“怎么做”，常见于SQL和HTML。
- 命令式编程（Imperative Programming）：
- 强调“怎么做”，通过编写一步一步的指令来控制程序状态。
- 结构化编程（Structured Programming）：
- 强调使用控制结构（如循环和条件语句）来编写清晰、可维护的代码。
- 并发编程（Concurrent Programming）：
- 强调编写能够同时执行多个任务的程序。
- 并行编程（Parallel Programming）：
- 强调利用多个处理器或核心来同时执行多个计算任务。
- 事件驱动编程（Event-Driven Programming）：
- 程序的执行流程由外部事件（如用户输入、消息、信号等）触发。
- 元编程（Metaprogramming）：
- 程序能够生成或修改其他程序或自身代码。
- 响应式编程（Reactive Programming）：
- 强调异步数据流和变化的传播，常见于用户界面编程。
- 组件化编程（Component-Based Programming）：
- 强调将程序分解为独立的、可重用的组件。
- 面向切面编程（Aspect-Oriented Programming, AOP）：
- 允许将横切关注点（如日志记录、事务管理）与业务逻辑分离。
每种编程范式都有其适用场景和优势，开发者可以根据项目需求和个人偏好选择合适的范式。
函数式编程（Functional Programming，简称FP）是一种编程范式，它将计算视为数学函数的评估，并避免使用程序状态以及易变对象。与面向对象编程相比，函数式编程强调的是无副作用的函数和不可变性。
以下是函数式编程的一些核心概念：
- 纯函数：函数的输出只依赖于输入的参数，不依赖于任何外部状态或数据。纯函数不会产生副作用。
- 不可变性：在函数式编程中，数据是不可变的。一旦数据被创建，它就不能被改变。任何修改都会产生新的数据结构。
- 高阶函数：函数可以作为参数传递给其他函数，或者作为结果返回。这允许创建更抽象和灵活的代码。
- 函数组合：通过组合简单的函数来构建更复杂的函数。
- 递归：由于函数式编程语言通常不支持循环结构，递归是实现循环逻辑的主要方式。
- 模式匹配：许多函数式编程语言支持模式匹配，这使得处理数据结构（如列表、元组等）更加直观和简洁。
- 惰性评估：表达式不会立即求值，直到它们被需要时才会计算。这可以提高性能，尤其是在处理大型数据结构时。
- 类型系统：许多函数式编程语言具有强大的类型系统，可以帮助开发者避免错误，并提供更好的代码可读性。
函数式编程语言的例子包括 Haskell、Erlang、Clojure、Scala、F# 等。函数式编程范式在并发和并行计算中特别有用，因为它减少了由于共享状态和副作用引起的复杂性和错误。
13 软件开发与架构设计的原则
原则1：关注收益而不是技术
对于软件架构来说，最重要的是收益。以下几种收益很重要：
- 降低技术门槛，加快整个团队的开发流程
- 让整个系统运行得更加稳定
- 通过简化和自动化来降低成本
原则3：选择主流和成熟的技术
- 尽可能使用成熟和工业化的技术栈
- 选择全球流行的技术。只有具备普适性才有更强的生命力
- 尽可能不要自己造轮子，更不要魔改
原则4：完备性比性能更重要
系统的完备性和可扩展性在比支持多大的流量更重要
- 优先使用科学、严谨的技术模型
- 对于性能问题，解决方案和可采取的措施有很多。
原则5：制定并遵循标准规范
- paypal api 风格指南 https://www.infoq.cn/article/2017/09/paypal-api-guide
- 微软api指南 https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/architecture/best-practices/api-design
原则8：不要迁就技术债务
许多公司都存在大量的技术债务，具体表现如下：
- 使用老旧的技术
- 不合理的设计：如在网关中写大量业务逻辑、业务逻辑深度耦合
- 缺少配套设施：例如自动化测试，良好的软件文档
千万不要指望把一辆拖拉机改装成法拉利跑车
原则9：不要依赖经验
重复过去不可能进步，更新知识才能带来成长。因此不要依赖经验做决策，我建议正确的决策路径如下：
- 用足够的时间查找相关资料，如技术博客、文章、论文等
- 收集、对比各家公司和开源世界的做法
- 比较各种方案的优缺点后形成自己的决策
进步永远来自探索，套索的确要付出代价，但收益也更大。原则是软件开发和架构探索之旅的路线图，尊重与依赖原则让我们有可能在冒险中不犯大错，在抓住机会的同时不止于失去太多。
15 时间管理
时间的价值投资
- 把时间投资在打牢基础、熟读文档上是值得的
- 把时间花在解放生产力的事情上
- 提升自己在整个行业内的影响力
规划自己的时间
- 对于优先级相同的事情，建议采用最短作业优先的调度算法
- 代办清单中的任务不断减少才会给人以正向反馈
16 研发效率
关于研发效率的重要结论
- 软件工程师分工越细，团队就越没有效率。改善团队间的服务才是重中之重，服务不是我帮你做事，而是我让你做起事来更容易
- 如果非要在一个环节上较真，要么在设计和编码时认真，要么在测试上认真。否则，等到运维阶段处理故障，效率会大幅度下滑
- 小而精的团队+条件或资源受限是高效率的根本。团队小内耗才会小，条件或资源受限才会用最经济的手段做最有价值的事情，才会追求简单和简化
- 技术债是不能欠的，要果断地偿还技术债
- 软件架构上要送耦合，团队组织上要紧耦合
- 工程师文化是关键，重视过程就是重视结果
17 技术领导力
如何成为一个拥有技术领导力的少数人呢？
- 吃透基础技术
- 提高学习能力
- 坚持做正确的事情
- 高标准要求自己
提高学习能力
一、重视信息来源
通过优质的信息来源，可以更快地获取有价值的信息，从而提高学习效率。
二、学会关联思考
技术存在通用性和关联性，例如了解操作系统的网页的缓存后，需要思考他们之间的相同点和不同点。在遇到故障时，尽量把同类问题一次处理完成。
三、与高手交流
与高手交流不仅有助于了解热门技术方向和关键技术点，还可以让他们通过观察，揣摩高手的技术思维和解决问题的方式，提高自己技术的前瞻性和技术决策力。
19 绩效考核
对于劳动密集型公司适合KPI，对于知识密集型公司使用OKR
绩效沟通一定要放在平常的工作中，避免秋后算账
一个有价值的员工需要的能力包括：
- 学习新技能
- 提高专业水平
- 参加培训课程
- 与同事建立良好合作关系
- 积极参与团队合作
- 不断挑战自我
绩效考核不是最终目标，考核结果及其改进方法才是有价值的信息。通过结果不断改善并完善自我，这才是真正正确的绩效打开方式。
21 工程师文化
在软件工程领域提升效率有如下发力方向：
- 简化：简单意味着更容易被用户理解，也更易于维护和运维。
- 坚决推行自动化：编写程序的根本目的就是用自动化消除重复劳动。而且，很多事情本身更适合由机器来完成，人再多也无法像机器那样既好又快的完成任务。
- 以高效决策为原则：具体措施包括采用扁平化管理、用自动化工具取代支撑工作、采用不超过十人的全栈小团队、不按技能而是按负责的产品或功能进行人员分工、用开会表决提案、通过产品的目标和信条来减少沟通和决策的过程。
高质量的分享：
- 用问题吸引受众，带着受众一起思考
- 用问题模型框柱受众的思考范围，让受众聚焦
- 给出几种不同的解决方案，比较它们的优缺点，让受众参与解决问题的过程
- 提供最佳实践，方法论或套路。有前面的铺垫，受众更容易接受这些内容
- 整个过程能让受众体会到强烈的成长感和收获感