在阿里一年，我颠覆了曾经坚信不疑的技术思维

简而言之，技术能力 = 解决问题的能力，那么同样都在解决问题，大家之间的技术高低又有什么区分呢？我认为有以下几个层次：

• 第一层级，解决当下问题；

• 第二层级，以优雅且可复用的方式解决当下问题；

• 第三层级，解决的问题不仅仅能满足当下，还能满足未来一段时间。

其实从这个角度上来看，不同的技术能力，在工作过程中区分度是很明显的：

• 写的代码是否存在异常风险，多线程运行下是否存在线程安全问题，某段代码是否会导致内存泄露；

• 写的代码是否优雅可复用，设计的框架是否足够符合开闭原则，代码结构层次是否清晰明了；

• 针对特定的场景，技术选型、库表结构设计是否足够合理，今天你设计的框架是只能用一年，还是未来三年五年都可以持续使用；

• 来了一个大的需求，就比如做一个App的会员体系功能好了，是否可以在充分分析需求后，精确将需求划分为几个特定的子模块并梳理清楚模块之间的关系。

越厉害的人，在代码设计与开发过程中，越能看到想到一些别人看不到想不到的问题，这叫做高屋建瓴；当代码运行出现问题的时候，有人1小时排查出问题，有人1分钟发现问题，这叫做举重若轻。

因此我认为解决问题的能力才是技术能力的真正体现，这一年对技术的探究我也从研究源码更多的转变去学习设计模式、去学习分布式环境下各种NoSql的选型对比、去学习使用Lambda让代码更简洁，往真正在实际工作中解决问题的方向去努力。

另外，抛开这个点，这两天我在思考，还有一个体现技术能力的点，就是学习能力。现实中的全栈是很少的，互联网这个行业的程序员的方向通常有几类：

• 服务端；

• 前端；

• 移动端；

• AI；

• 嵌入式；

• 大数据。

在同一类中，基础知识、基本概念、思维方向是一致的，更多可能差异在开发工具、语言上，我精通Java，但是如果明天有一个需求，使用nodejs、scala、go更好，那么是否可以快速学习、快速上手？甚至明天有一个需求需要写前端代码，是否可以快速开发、无bug上线？

所以，解决问题的能力 + 学习能力，是我认为真正的技术能力，不过说到底，学习能力某种程度上也只是为了解决问题而已。

三、不要造轮子

曾几何时，当我们看着github上这么多优秀的源代码的时候，默默立誓，这辈子我一定要写出一个牛逼的框架，开源在网上。

对于一些复杂条件的报警，比如我们上边提到的失败率和流量波动，应该如何实现呢？

很多对技术有追求的朋友，进入一家公司可能时时刻刻在寻找机会去做一些自己造轮子的事情，但是就如同前面所说的，衡量真正好技术的标准就是能否实实在在地解决问题，自己造轮子风险高、周期长，且需要长时间的验证、排坑才能达到比较好的效果。

随便举几个例子，在互联网发展的今天：

• 数据库连接池有dbcp、c3p0、druid；

• 本地缓存有ehcache、要用中心缓存有redis、tail；

• 服务化有dubbo、跨语言可以用thrift；

• 分布式任务调度可以考虑schedulex；

• 搜索可以选es、solr；

只要你有的技术方面的需求，绝大多数业界已经有了成熟的解决方案了，根本不需要去专门自己搞一套。因此我认为轻易一定不要造轮子，如果一定要造轮子，那么请想清楚下面几个问题：

• 你要做的事情是否当前已经有了类似解决方案？

• 如果有，那么你自己做的这一套东西和类似解决方案的差异点在哪里？假设不用你这套，基于已有的解决方案稍加改造是否就能达到目的？

• 如果没有，那么为什么之前没有？是你们公司这种场景是独一无二的？还是这种场景对应的解决方案根本就是不可行的所以之前没人去搞？

如果想清楚了这些问题，那么就去干吧。

四、去提升看问题的高度

过去有太多人在我的公众号或者博客下反馈了一个问题：在这个公司，整天做着增删改查的工作，对自己一点都没有提高。

对于这种看法，说难听点就是四个字——目光短浅。我们看：

（编辑：威海站长网）

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