本篇文章主要侧重的是程序员的硬技能方面的，不涉及软技能。
关于程序员的成长，网上有很多人都在谈，也有很多的文章，我也看过许多，个人感觉写的最好的是下面2个文章，建议大家阅读。
我此处整理一下：
误区
拜大牛为师
- 大牛很忙，不太可能单独给你开小灶
- 大牛不多，不太可能每个团队都有技术大牛，只能说团队里面会有比你水平高的人，即使他每天给你开小灶，最终你也只能提升到他的水平
综合上述的几个原因，我认为对于大部分人来说，要想成为技术大牛，首先还是要明白“主要靠自己”这个道理，适当的时候可以通过请教大牛或者和大牛探讨来提升自己，但大部分时间还是自己系统性、有针对性的提升。
业务代码一样很牛逼
有人认为写业务代码一样可以很牛逼，理由是业务代码一样可以有各种技巧，例如可以使用封装和抽象使得业务代码更具可扩展性，可以通过和产品多交流以便更好的理解和实现业务，日志记录好了问题定位效率可以提升10倍等等。
业务代码一样有技术含量，这点是肯定的，业务代码中的技术是每个程序员的基础，但只是掌握了这些技巧，并不能成为技术大牛，就像游戏中升级打怪一样，开始打小怪，经验值很高，越到后面经验值越少，打小怪已经不能提升经验值了，这个时候就需要打一些更高级的怪，刷一些有挑战的副本了，成为技术大牛的路也是类似的，你要 不断的提升自己的水平，然后面临更大的挑战，通过应对这些挑战从而使自己水平更上一级，然后如此往复。所以我认为：业务代码都写不好的程序员肯定无法成为技术大牛，但只把业务代码写好的程序员也还不能成为技术大牛。
上班太忙没时间自己学习
很多人认为自己没有成为技术大牛并不是自己不聪明，也不是自己不努力，而是中国的这个环境下，技术人员加班都太多了，导致自己没有额外的时间进行学习。
这个理由有一定的客观性，毕竟和欧美相比，我们的加班确实要多一些，但这个因素只是一个需要克服的问题，并不是不可逾越的鸿沟，毕竟我们身边还是有那么多的大牛也是在中国这个环境成长起来的。
我认为有几个误区导致了这种看法的形成：
1）上班做的都是重复工作，要想提升必须自己额外去学习
2）学习需要大段的连续时间
正确的做法
做的更多，做的比你主管安排给你的任务更多。
要想有机会，首先你得从人群中冒出来，要想冒出来，你就必须做到与众不同，要做到与众不同，你就要做得更多！不分哪些是我该做的、哪些不是我该做的
怎么做得更多呢？可以从以下几个方面着手：
- 熟悉更多业务，不管是不是你负责的；熟悉更多代码，不管是不是你写的
- 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。 “系统性”、“全局性”、“综合性”这些字眼看起来比较虚，但其实都是技术大牛的必备的素质，要达到这样的境界，必须去熟悉更多系统、业务、代码。
- 自学 以垃圾回收为例，我自己平时就抽时间学习了这些知识，学了1年都没用上，但后来用上了几次，每次都解决了卡死的大问题，而有的同学，写了几年的java代码，对于stop-the-world是什么概念都不知道，更不用说去优化了。
这一点和张一鸣说的是完全吻合的：
- 我工作时，不分哪些是我该做的、哪些不是我该做的
- 我做事从不设边界
做的更好
要知道这个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，这些“不合理”和“可改进”的地方，都是更高级别的怪物，打完后能够增加更多的经验值。识别出这些地方，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，只要有一次落地了，这就是你的机会。
多练
在做职业等级沟通的时候，发现有很多同学确实也在尝试Do more、Do better，但在执行的过程中，几乎每个人都遇到同一个问题：光看不用效果很差，怎么办？
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？
诸如此类问题还有很多，我这里分享一下个人的经验，其实就是3个词：learning、trying、teaching！
Learning
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，我的做法一般是先完整的看完一本书全面的了解，然后再通过google、视频、博客去有针对性的查找一些有疑问的地方，或者一些技巧。
Trying
这个步骤就是解答前面提到的很多同学的疑惑的关键点，形象来说就是“自己动手丰衣足食”，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。
当然，如果能够在实际工作中使用，效果会更好，毕竟实际的线上环境和业务复杂度不是我们写个模拟程序就能够模拟的，但这样的机会可遇不可求，大部分情况我们还真的只能靠自己模拟，然后等到真正业务要用的时候，能够信手拈来。
Teaching
一般来说，经过Learning和Trying，能掌握70%左右，但要真正掌握，我觉得一定要做到能够跟别人讲清楚。因为在讲的时候，我们既需要将一个知识点系统化，也需要考虑各种细节，这会促使我们进一步思考和学习。同时，讲出来后看或者听的人可以有不同的理解，或者有新的补充，这相当于继续完善了整个知识技能体系。
这样的例子很多，包括我自己写博客的时候经常遇到，本来我觉得自己已经掌握很全面了，但一写就发现很多点没考虑到；组内培训的时候也经常看到，有的同学写了PPT，但是讲的时候，大家一问，或者一讨论，就会发现很多点还没有讲清楚，或者有的点其实是理解错了。写PPT、讲PPT、讨论PPT，这个流程全部走一遍，基本上对一个知识点掌握就比较全面了。
