19 | 链式 & 比较 & 环式学习法：怎么多维度提升技术能力？

你好，我是华仔。

上一讲我介绍了三段分解法，教你把“10 年成为大牛”这个宏大的目标，分解成 1～2 个月的可落地计划，然后再按周来执行实际的行动。

但是，不同级别的核心要求是不一样的，晋升时评委的考察重点也不一样，所以在成长过程中，我们主要提升的技术维度也在发生变化。

一般来说，P5/P6/P7 主要提升技术深度，P7/P8 主要提升技术宽度，P8/P9 主要提升技术广度。（我在第 11 讲和第 16 讲分别以前端和 Java 后端为例，解释了这三个维度的区别。）

这三个不同的技术维度，分别适合用不同的方法来提升，这一讲我就会为你一一介绍，让你的学习更有针对性，在回答晋升评委提问的时候也能做到游刃有余。

链式学习法：提升技术深度

提升技术深度，最好使用链式学习法。

如果你参加过晋升答辩，一定经历过评委的“追命连环问”，比如：

你在讲解 PPT 的时候提到，某个项目使用了 Netty 技术，评委首先会问你 Netty 的一些技术点；

当你回答说 Netty 的本质是 Reactor 网络模型时，评委又会问你 Reactor 网络模型的原理；

当你回答说 Reactor 的基础是 Java NIO 的时候，评委又会问你 Java 的 NIO/BIO 的技术细节；

当你回答说 Java 的 NIO 在 Linux 平台上是基于 epoll 来实现时，评委又问你 Linux 的 epoll/select 等的原理。

……

面对这种“打破砂锅问到底”的方式，如果平时没有充足的准备，你很可能会卡住。

所谓“链式学习法”，顾名思义，就是学习的过程好像从水里拉起一根链条，拉出一环后面又接着一环，最后将整个链条全部拉出来。

当知识联结成锁链，环环相扣，你对技术的理解就很透彻，评委问到底，你就能答到底。

但是知识的锁链不是胡乱连接的，环环相扣的方式很有讲究。常见的方式有两种：

第一种是自顶向下、层层关联，打通一项技术的领域分层。

第二种是由表及里、层层深入，打通一项技术的细节分层。

以 Netty 网络编程为例，相关领域一共可以分为 6 层，要么上层依赖下层，比如 Netty 依赖 Java 网络编程，Java 网络编程在 Linux 上又依赖 Linux 提供的网络编程接口；要么下层是上层的应用和实现，比如 TCP/IP 是原理，而 Linux 网络调优和工具是 TCP/IP 的具体应用。它的领域分层图如下所示：

注：

以上图示仅为示例，你需要根据自己的实际工作情况来分析。如果你是在 Windows 平台上做开发，那么上图“操作系统”这一层就要改为“Windows 网络编程”，“工具 & 配置”这一层就要改为“Wireshark”之类的。

具体分层关系并没有业界统一的标准，比如“工具 & 配置”这一层，如果你认为应该放在“计算机网络”那一层的上面，其实也是可以的。

同样以 Netty 网络编程为例，技术细节可以分为 4 层，它的细节分层图如下所示：

链式学习法的步骤

链式学习法的第一步，就是要明确一项技术的深度可以分为哪些层。

具体来说，就是画出“领域分层图”和“细节分层图”。一开始你可能会觉得画不出来，这恰恰说明你对深度的理解还不够，而尝试画图本身就是一个梳理结构、强化认知的过程。

画出了两张图之后，第二步就是要明确你自己要学到哪一层。

学得太浅，达不到提升深度的目的；学得太深，又会耗费太多的时间和精力。以 Netty 网络编程为例，从我自己实践和指导别人的经验来看，领域分层图的 6 层不用都学，大部分人学个 3～5 层就够了；不过细节分层图的 4 层，还是建议你每一层都学。

确定学到哪一层之后，第三步就是要明确每一层应该怎么学。

在领域分层图中，越往上越偏应用，实际工作中用得越多，越往下越偏原理（包括相关的工具和配置），实际工作中用得越少。所以总的原则是，在上层投入更多时间，更关注细节和熟练使用，在下层投入相对少的时间，更加关注原理和简单应用。

比如对于 Netty 网络的领域分层图，如果你不是 Netty 项目的开发人员，而是只想使用 Netty 来搭建自己的系统，那么“Linux 网络编程”这一层，你只要掌握 select/epoll 等技术原理和优缺点就行了，epoll 提供的 API 你有时间可以大概看看，没时间不看也可以；但是对于 Netty 本身提供的 API，则是越熟练越好。

在细节分层图中，你需要详细地学习每一层。要注意的是，对于“实现源码”这一层，你不需要去掌握每一行源码，只要掌握关键源码就行了，也就是和设计原理以及设计方案相关的源码。

链式学习法的优点

链式学习法主要有两个优点：

1. 促使我们主动提升

大部分人在实际工作中，很多技术都只接触到了领域分层图和细节分层图中的前 2 层，没有进一步地去了解。

而如果采用链式学习法，你就会意识到，使用一项技术完成了工作，并不意味着你就完全掌握了这项技术。你还需要把刚刚自己用到的技术作为切入点，画出完整的领域分层图和细节分层图，然后逐一攻破，这样才能提升深度，达到精通水平。

2. 将知识和技能系统化

明确知识和技能点之间的关联关系，有助于更好的理解和应用这些知识和技能。

例如，如果我们要在 Linux 平台上基于 Netty 开发并发 10 万连接的高性能服务器，既要深入掌握 Netty 的技术细节，又要深度掌握领域深度相关的技术，包括：

Netty 技术细节：需要设置 Netty 的相关参数（ChannelOption.SO_BACKLOG，ChannelOption.TCP_NODELAY，ChannelOption.SO_REUSEADDR 等）。

Java 网络编程：调试的时候需要知道 Java 的网络编程 API 等等。

Linux 网络工具：需要使用 Linux 网络工具定位问题。

Linux 操作系统配置：需要修改 Linux 的最大文件句柄数、需要优化 Linux 的 TCP/IP 参数（net.ipv4.tcp_tw_reuse，net.ipv4.tcp_keepalive_time 等）。

只有使用链式学习法，你才能系统地了解到这些关联的知识和技能，以及如何将它们串起来。

链式学习法小结

现在，我们回顾一下链式学习法的重点：

链式学习法是让知识形成锁链，环环相扣，主要用来提升技术深度。

链式学习法的步骤包括：明确一项技术的深度可以分为哪些层，明确要学到哪一层，明确每一层应该怎么学。

链式学习法的优点有：促使我们主动提升，将知识和技能系统化。

比较学习法：提升技术宽度

提升技术宽度，最好使用比较学习法。

如果你有过晋升 P7 或者更高级别的经历，肯定被问到过大量跟“Why”有关的问题，比如：

为什么选择 Redis，为什么不用 Memecached？

为什么选择 MySQL 而不是 Redis？

选择 Flink 的理由是什么？（除了 Flink 本身的技术特点外，还需要你回答为什么选择 Flink 而不是 Spark 或者 Storm。）

……

这些问题大部分都是考察你思考、判断和决策的逻辑和过程。如果你只有技术深度而没有技术宽度，这时就会陷入窘境：单个技术细节你都很熟悉，但是却无法解释为什么用这个，而不用那个。

所谓比较学习法，就是横向比较同一个领域中类似的技术，梳理它们异同，分析它们各自的优缺点和适用场景。

这样你就能加深对整个领域的理解，评委问的每个为什么，你都能回答得有理有据。

比较学习法的步骤

比较学习法的具体操作步骤如下：

先用链式学习法掌握某个领域的一项技术，将这个领域的关键技术点整理成表格。

基于整理好的技术点，学习这个领域的另一项技术，将它们在技术点上的差异整理成思维导图。

找出差异较大的技术点，将背后的原理和对应用场景的影响整理成表格。

接下来，我以缓存领域的 Memcache 和 Redis 为例，说明一下比较学习法的用法。

先用链式学习法掌握 Memcache 技术，整理出缓存领域的 6 个关键技术点。

基于这 6 点快速掌握 Redis 技术，整理出 Memcache 和 Redis 在这些点上的差异。

找出差异较大的技术点，包括并发方案、数据结构、高可用和持久化，整理出它们背后的原理和对应用场景的影响。

注：表格内容仅为示例，实际内容不止这么多，如果你有兴趣，可以上网搜索或者自行补充完整。

比较学习法的优点

比较学习法主要有三个优点：

1. 学得快

同一个领域的技术在功能上大都是类似的，区别往往在于实现方案和细节。所以当你掌握了一项技术之后，再去同一个领域的另一项技术，就不需要从 0 开始了，因为基础的部分你已经学会了，只要重点关注它们的差异点就能够快速掌握。

2. 学得全

整理关键技术点和制作思维导图的过程，会促使你把一个领域的技术体系化，更全面、更系统地掌握这个领域。

3. 学得深

从差异点到背后的原理再到应用场景的思考过程，会让你对技术的取舍之道理解得更深，在每一次技术选择时都能给出让人信服的理由。

比较学习法小结

现在，我们回顾一下比较学习法的重点：

比较学习法是横向对比，让选择有理有据，主要用来提升技术宽度。

比较学习法的步骤包括：整理领域关键技术点，整理不同技术的差异点，整理差异点背后的原理和对应用场景的影响。

比较学习法的优点有：学得快，学得全，学得深。

环式学习法：提升技术广度

提升技术广度，最好使用环式学习法。

很多人一听要提升广度，就以为学得越多越好，想到什么牛就学什么，看到什么热就追什么。学了一段时间，感觉学了很多，但好像啥也不会，网撒得很广，却没捞到几条鱼。

所谓环式学习法，就是构建一个完整的闭环过程，将多个领域的“鱼”一网打尽。

技术上常见的闭环是功能环，代表某个功能的处理过程。以一个最简单的“用户登录”为例，如果它的实现方式是前端在手机 App 上用做登录页面，后端用了微服务架构来存储，那么就可以构建这样一个功能环：

注意：

上图仅为示意，你可以根据实际情况自己完善，比如拆分为更多环，或者每个环增加更多的技术点。

上图我是用 PPT 画的，你也可以根据自己的喜好采用其他画图工具，比如 UML 类工具。

这里要说明一点，环式学习法更加适合业务系统相关的技术人员，而不太适合中间件（数据库、缓存、消息队列和服务中心等）相关的的技术人员，因为中间件的技术更加专注于深度和宽度，和具体的业务关系不大，对技术广度的要求并不高。

当然，如果你已经达到了 P8+/P9 这个级别，无论什么领域，都可以采用环式学习法来学习跨领域的技术。

除了功能环以外，还有很多构建闭环的思路，比如业务上常见的“业务环”，它代表某个业务的处理步骤，以及管理上常见的“流程环”，它代表某件事情的处理步骤。

所以，环式学习法不但可以用来提升技术广度，也可以用来提升业务能力和管理水平。

环式学习法的步骤

环式学习法的第一步，就是把闭环画出来。

具体的画法是将完整的闭环分为几个关键的环节，然后标出每个环节的关键内容。

就拿“用户登录”这个功能环来说，它可以分为前端、客户端、网络层、机房入口、Nginx、用户中心、安全中心和数据中心，总共 8 个环节；每个环节又会涉及不同的技术，比如客户端涉及 JsBridge 和 OkHttp，用户中心涉及微服务、MySQL 和 Redis 等，总共涉及的技术有 18 项。

通过这么一个简单的功能环，你就可以看出技术广度的边界和范围；而且这些技术都是业务上实际用到的，你完全不用担心自己是没有目的地乱学。

环式学习法第二步，就是由近及远，逐步攻克闭环上的各个节点。

就算是同一个闭环，不同领域的人学习顺序也是不同的。还是以用户登陆这个功能环为例，前端的人先需要学客户端的 JsBridge 和 OkHttp 等知识，然后再去学服务端相关的知识；而服务端用户中心的人，需要先学 Nginx 和安全中心相关的知识，之后再逐步扩展到客户端和前端。

通常来说，职业等级越高，技术广度的要求也越高，所以功能环上要求掌握的相关技术也越多。

对于单个技术，你还是需要用链式学习法来学习，但是因为数量太多，全部严格按照链式学习法的要求来学是不太现实的。我的建议是，可以先不去研究源码，只要学习接口设计、设计原理、设计方案这 3 层就行了；在合适的时候或者有时间的时候，可以看看核心源码加深理解。

提升业务能力也很重要

很多技术人员有一个误区，认为业务设计是产品经理的事情，产品经理设计好了，技术人员再把自己负责那部分做好就行了。

这种想法会让你在工作中非常被动，而且可能吃大亏。常见的吃亏场景包括：

讨论需求的时候，因为不懂业务，就算产品的业务需求不合理、实现代价很高，你也发现不了。结果到了设计甚至是编码阶段，你才发现自己做得累死累活，效果还不好。

处理线上故障的时候，因为不熟悉业务，只能被动接受别人的分析和推断，很容易背锅。

因为不熟悉业务，无法承担整体需求分析和方案设计这种任务，导致个人能力得不到锻炼，失去很多晋升机会。

无论是前端、客户端还是服务端的技术人员，最好都花点时间，通过业务环来了解业务的整个流程。

以下是用户登录的业务环，供你参考。

注意：上图仅为示例，省略了很多分支和细节，实际的业务流程图比这个要复杂，你可以直接参考产品经理的需求文档。

环式学习法的优点

环式学习法有两个优点：

1. 培养全局视野

在画出完整闭环的过程中，你可以端到端地了解全流程涉及哪些系统或者模块，每个模块的关键技术是什么，从而培养出全局的视野和能力。

2. 避免盲目地广撒网却捞不到鱼

环式学习法划定的范围是实际工作的闭环，能够形成一套有效的组合拳，而不是东一榔头西一棒槌的胡乱搭配，能够大大提升学习效率。所以你只要对照环来提升就可以了，不用再担心广撒网却捞不到鱼了。

环式学习法小结

现在，我们回顾一下环式学习法的重点：

环式学习法是构建闭环，打出组合拳，主要用来提升技术广度。

环式学习法的步骤包括：先把闭环画出来，然后由近及远，逐步攻克闭环上的各个节点。

环式学习法的优点有：培养全局视野，避免盲目地广撒网却捞不到鱼。

思考题

这就是今天的全部内容，留一道课后思考题给你吧。在你的面试或者晋升的过程中，有没有因为某个专业方面的问题没答上来而留下遗憾的经历？学完今天的内容后，你觉得可以用什么方式来学习，避免以后再留下类似的遗憾呢？

欢迎你把答案写到留言区，和我一起讨论。相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。