在我们公司有些同学在前三年中就快速成为某一个领域的技术专家，有些同学也可能止步不前。
　　本文将从学习方法和实战技巧两个方面和大家一起探讨如何在三年内快速成长为一名技术专家。
　　学习方法：
　　掌握良好的学习心态
　　掌握系统化的学习方法
　　知识如何内化成能力
　　广度和深度的选择
　　实战技巧：
　　你需要学会的编码习惯
　　在业务团队做开发如何成长

掌握良好的学习心态
　　空杯心态
　　首先要有空杯的学习心态，而不是傲娇自满，固步自封，空杯子才可以装下更多的东西。
　　然后要学会取百家之长，带着欣赏的眼光看团队的同事或学校的同学，欣赏每位同事或同学的优点，然后吸取他们的优点，因为每个同事都有其擅长的能力。
　　比如有的同事技术能力强，那么可以观察下他如何学习的（或者找他请教学习方法），有的同学擅长解决线上问题，那么观察他是如何解决线上问题的，解决思路是什么？
　　如果他解决不了时，他是如何寻求帮助。有的同学擅长使用 IDE 或 MAC 的快捷键，那么可以向他学习提高工作效率。
　　有的同学能快速理解业务知识，观察他是如何做到的，自己如何达到他的程度。沟通能力，解决问题能力以及规划能力都可以向同事学习。
　　挑战权威
　　从书上看到一个知识点，或者从别人那里听到一个知识点，一定要去挑战和质疑这个知识点的正确性，否则学到的知识点可能是错误的。
　　先用逻辑思维推测下，再实战检测下，一定要记住实践是检验真理的唯一标准。
　　比如同事说这个 SQL 加这个索引是最快的，首先要思考同事的结论是如何得出的，是靠历史经验还是测试过？
　　如果我们没有经验，就加上这个索引跑下 SQL，看看执行计划和执行时间，再换下其他索引试试会不会更快。
　　依次类推，并发一定比串行快吗？无锁一定比加锁快吗? 很多结论都是在特定的场景下才会产生的，一定要自己亲手实践验证下。
　　坚持学习
　　有的同学可能工作了五年，但是学习的时间可能一年都不到。学技术不能急于求成，只要学习方法正确，量变一定会引起质变。
　　我在大学刚学 Java 时，怎么都学不会，但是坚持学习了几个月，每天看张老师的 Java 视频教学。然后买书，按照书里的代码一行一行的敲代码。
　　我白天睡觉，晚上学习和写代码，写到宿舍关灯时就去避风塘呆一晚上，早上 6 点钟回宿舍睡觉，学到一定时间后，突然恍然大悟，才入了门。
　　在工作中，我曾经花了一个月的时间学习 AOP 的实现原理，学习了各种方式来实现 AOP 的原理，并写了几种实现方式的代码。
　　虽然花的时间很多，但是到现在仍记忆犹新，对于排查问题和学习其他知识都非常有帮助。
　　要做到坚持学习，学习的环境非常重要。如果你想学，但是又不在学习状态，可以考虑换个学习环境，我经常会去星巴克看书和学习。我听说有的同事会周末抽一天去大学教室上自习。
　　把事做精
　　对自己要求越高，进步越快，要有强烈的把事情做完美的心态。
　　我刚开始工作的时候，总是快而不精，做事做的不够细致，总希望快速拿出结果证明自己，但是反而证明不了什么，技术能力也得不到提升，缺少技术亮点，在团队中也没什么影响力，后面就开始锻炼一次就把事情做对的心态和方法。
　　我观察过，很多人都擅长快速做事情，但是把事情做好做精致的人会比较少，但是结果却是在精益求精的路上才会快速提高自己的能力。
　　比如用 100 行代码实现的功能，思考下是否可以用 10 行来实现，以便于降低运维成本，提高下次的编码效率。
　　引用 GUAVA 等类库，提取公共方法和使用 JDK8 新特性等。系统的方法压测过后，单机只能承受 1700 QPS，可以思考和实践能否优化下程序提高 QPS，减少服务器数量。
　　把事情做精，一定是要强迫自己多花心思多花时间在这件事情上。有位技术牛人给我分享了一个心得，我觉得说的非常好。
　　老板给你布置了一个任务，你要花百分之 150 的精力做到 100 分，这样在老板那里你就能拿到 80 分或者 60 分。
掌握系统化的学习方法
　　如果学习到的知识不成体系，那么遇到问题时就会非常难解决。有些同学会出现这些情况，比如编码时遇到问题百度搜索，如果百度上找不到答案，这个问题就解决不了。
　　再比如，在开发中要用到某个技术点，就学习下 API，程序调通后就不再深入研究，浅尝辄止，如果程序遇到其他问题也不知道如何解决。
　　以上情况我认为叫点状学习。遇到一个问题，解决一个问题，需要一项技术，学习一项技术。那么如何由点到面，由面到体，形成系统化学习呢。
　　首先要确定学习的知识领域，需要达成的学习目标，针对目标制定学习计划。
　　就像你要写一本书一样，先把目录写出来，然后根据目录上的知识点逐步去学习，最后把这些知识点关联起来，形成一个系统化的知识体系。
　　学习的时候，可以制定一个计划，以周为单位，比如第一周学什么，第二周学什么。
　　比如我最近在学习人工智能，学习步骤是：
　　高数基础知识：线性代数，微积分和统计学。最近在打德州扑克时，我也会用统计学里的知识计算下输赢的概率。
　　人工智能基础：买几本人工智能的基础书籍，如《机器学习基础教程》《Python 机器学习》。
　　框架：TensorFlow 等。
　　实战：在工作中找到一个应用场景，把学到的知识运用进去。
知识如何内化成能力
　　作家格拉德威尔在《异类》一书中指出，1 万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件。
　　1 万小时有多久？每天学习 10 小时，需要大约三年。但是很多人都工作了五年甚至更长，但是为什么成为世界级大师的却非常少？读者可以先自己思考下这个问题，接下来谈谈我的看法。
　　成长必须经历一个步骤，就是把知识内化成能力。知识是用脑记住的，能力是用手练习出来的。
　　在工作的几年里，我们可能看过很多书，听过很多技术讲座和视频，但是通过听和看只是让你能记住这些知识，这些知识还不能转换成你的能力。
　　听和看只是第一步，更重要的是实践，通过刻意练习把听到和看到的知识内化成你的能力。
　　刻意练习，就是有目的的练习，先规划好，再去练习。首先给自己定一个目标，目标可以有效的引导你学习。
　　然后使用 3F 练习法：
　　·专注（Focus），专注在眼前的任务上，在学习过程中保持专注，可以尝试使用番茄工作法。
　　·反馈（Feedback），意识到自己的不足，学习完之后进行反思，思考下自己哪些方面不足，为什么不足。
　　·修正（Fix），改进自己的不足。
　　不停的练习和思考可以改变大脑结构，大脑像肌肉一样，挑战越大，影响越大，学习更高效，并且也会产生突破性。
广度和深度的选择
　　技术人员的学习路径有两个维度，深度和广度。很多技术员都有这个疑问，是先深后广，还是先广后深呢？
　　通过这么多年的学习和思考，我的建议先深后广，因为当技术学到一定深度后，就会有触类旁通的能力，自己掌握的广度也自然有了深度。
　　但是在实际学习过程中，深度和广度是相互穿插着学习，比如学习并发编程时，首先学习 JDK 源码，然后学进去之后，开始看 JVM 源码，最后看 CPU 架构，在技术点逐渐深度研究的过程中，广度也得到了完善。

　　所以无论哪种学习方式，学习态度才是最重要的，在广度学习的时候有深入研究的态度就能达到一定的深度；在深度学习的时候，主动学习相关的技术点，广度也得到拓宽。

 

你需要学会的编码习惯
　　技术员应该学会通过技术的手段来提高效率。几个常用的手段是使用工具，快捷键和编写脚本。
　　使用各种工具
　　技术人员电脑尽量用 MAC，使用命令行效率一定比在 1024*1024 像素中找一个 10*10 像素的按钮更快。IDE 用 IDEA，比 Eclipse 更智能。命令行工具用 iTerm 和 IDEA 里的 Terminal。
　　写文章用 MAC 的客户端工具 MacDown，左边编写，右边展示，比 Word 等工具方便快速很多。
　　有时候我还会用按键精灵里配置脚本解决工作问题，比如通过点击我们的系统，来执行任务。
　　这样的工具很多，只要能提高工作效率的工具，大家都可以尝试使用。
　　使用快捷键
　　MAC，IDEA 和 Eclipse 有很多快捷键都要学会使用，比如在 MAC 命令行中通过 idea . 快速打开工程，通过 open . 快速的打开文件夹，在 IDEA 里通过快捷键把一段代码抽成一个单独的方法，快速生成 getter setter 方法。
　　用脚本写工具
　　当我们用人工的方式做一件重复性很强的事情，首先要考虑使用工具来帮我们自动完成，如果没有类似工具，可以自己写个脚本来实现，这样除了能快速解决问题，还能提高自己的技术能力。
　　
在业务团队做开发如何成长
　　我一直在业务团队中做开发，在业务团队最主要提高的能力是业务抽象和架构能力，通过业务场景，不断思考如何通过合理的架构和业务抽象能快速支持业务，降低运维成本。
　　同时在这个过程中锻炼技术能力，比如写一些技术框架来快速支持业务，做到技术驱动业务。
　　可配置化的方式支持业务
　　设计业务的领域模型，把不随着业务逻辑变化的领域模型做成系统能力，把随着业务逻辑变化功能，做成可配置化，上一个新业务，通过配置的方式或少量开发就能支持。
　　在做客户后台功能时，由于需要展示的数据种类非常多，每种数据展示可能需要花费几天的时间，所以设计了一个通用的技术框架，实现了通过配置化的方式展示各种数据。
　　写框架解决业务问题
　　我在上家公司经常做一些 CRUD 的业务功能，我就自己开发了一个快速做 CRUD 的框架 jdbcutil，通过配置实体生成 SQL 语句，实现了子类只要继承父类，就自动拥有 CRUD 的能力。后面还写过生成 CRUD 页面代码的程序。
　　目前我们团队在做的 TITAN 框架通过模块化开发的方式，解决易变的业务系统在多人开发时遇到的问题。
　　技术驱动业务
　　在业务团队，一定要不断的思考如何利用技术来快速支持业务，配置化是一种思路，但是有些功能配置复杂度比较高，配置加验证的工作量，可能需要一个星期的时间。
　　那么能不能减少人工配置，实现系统自动化配置？建议可以研究下人工智能，通过人工智能的方式实现，系统告诉人需要配置哪些东西，然后交给人来进行确认，这样可以大大减少人工成本，更快的支持业务。