技术深度和广度
java_base 一、技术的深度
说到技术深度，深到底多深才叫有深度，是不是技术钻研的越就显得越牛逼，那学一门技术要怎么学才叫有深度的学？

学任何的知识都要形成一个体系，才能学得深，记得牢。功利性地，走马观花似的学习，很快就会忘记。

1、学习层次认知
我们先看看加涅定义学习的层次：

陌生——辨别——概念——规则（方法，套路等）——高级规则（解决问题）。

对应到我们技术，在我们技术简历上面，经常出现的词汇：

了解——熟悉——掌握——精通——专家，这就是由浅入深的形象描述。

1、了解：入门，简单的认知和记忆，表示知道。是最低水平的认知学习结果。

2、熟悉：概念，了解概念得清楚，清楚地知道概念；（对某种技术或学问）侧重于知道得清楚，比了解更进一层。
2、掌握：规则、应用规则到实践，是在熟悉的基础上能充分加以运用。
3、精通：高级规则，深入底层。
4、专家：扩展创新


2、技术深入程度
参考骨灰级大佬的观点(来自极客时间的《左耳听风》专栏)：

1、了解：这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题。这个问题非常关键，也就是说，你在学习一个技术的时候，需要知道这个技术的成因和目标，也就是这个技术的灵魂。如果不知道这些的话，那么你会看不懂这个技术的一些设计理念。这个其实就是回答：“我是谁”，“从哪来？” “到哪去”的三个哲学问题。

2. 熟悉： 这个技术的优势和劣势分别是什么，或者说，这个技术的 trade-off 是什么。任何技术都有其好坏，在解决一个问题的时候，也会带来新的问题。另外，一般来说，任何设计都有 trade-off（要什么和不要什么），所以，你要清楚这个技术的优势和劣势，以及带来的挑战。

3. 掌握：这个技术适用的场景并应用实践。任何技术都有其适用的场景，离开了这个场景，这个技术可能会有很多槽点，所以学习技术不但要知道这个技术是什么，还要知道其适用的场景。没有任何一个技术是普适的。注意，所谓场景一般分别两个，一个是业务场景，一个是技术场景。

4. 掌握：技术的组成部分和关键点。这是技术的核心思想和核心组件了，也是这个技术的灵魂所在了。学习技术的核心部分是快速掌握的关键。

5. 精通：技术的底层原理、关键实现、本质。任何一个技术都有其底层的关键基础技术，这些关键技术很有可能也是其它技术的关键基础技术。所以，学习这些关键的基础底层技术，可以让你未来很快地掌握其它技术。

6.精通：已有的实现和它之间的对比。一般来说，任何一个技术都会有不同的实现，不同的实现都会有不同的侧重。学习不同的实现，可以让你得到不同的想法和思路，对于开阔思维，深入细节是非常重要的。

7、专家：扩张创新。


3、技术实践和从问题中深入学习

要真正的精通一门技术，最终还要通过实践来深入。就像游泳教练，必定游泳水平好，因为这些都是实践性很强的工作。书上学来终觉浅，绝知此事要躬行。

在实践中，遇到问题，不仅只解决问题，还要对问题刨根问底，深入挖掘问题发生的根本原因，这样可以系统性地修复问题，从而使其永久消失。从问题本身着手,沿着因果关系链条,顺藤摸瓜,穿越不同的抽象层面,直至找出原有问题的根本原因.

我们中国古代以来就有“打破沙锅问到底”的习惯;“打破沙锅问到底”是一句俗语,形象表达了锲而不舍、不断探索的精神,这是人们常挂在嘴边的一句口头禅。

我们遇到问题，从外到里，逐层分析：
1、问题表象是什么
2、直接原因是什么？
3、中间原因是什么？
4、根本原因是什么？

真正的解决问题必须找出问题的根本原因，如果只解决问题，而不深入问题背后的根本原因，这门技术也是不够深入。
比如：
问题：java应用出现超时抖动？
1）解决：Java应用出现FGC. (增大 -Xmx -Xms 内存设置）
2）、直接原因：流量激增？ 长时间运行？ 代码问题导致占用内存对象不释放？。。。
3）、中间原因：流量没有做预警？ 研发人员能力问题？
4）、根本原因：JVM虚拟机的基本原理？GC机制？ JVM性能监控？。。。。




4、挖掘本质
什么是本质？
将世界万物理解为原子，将整个互联网理解成0和1，这倒的确是非常本质了，不过并不能解答任何问题。从问题现象看本质，实质上是一个从表层逐步深入的过程。
说到透过现象看本质，其实就是黄金思维圈，你在技术上遇到每一件事情， 首先问“为什么”， 所谓黄金思维圈， 其实是我们认知世界的方式。 我们看问题的方式。
可以分为三个层面——

第一个层面是what层面， 也就是事情的表象， 我们具体做的每一件事；
第二个层面是how层面， 也就是我们如何实现我们想要做的事情；
第三个层面是why层面， 也就是我们为什么做这样的事情。
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在《技术的本质》这本书中，著名的经济学家布莱恩阐明了技术的本质及其进化机制，其主要表达了以下三个核心观点：
1.几乎所有技术都来自于此前已经存在的技术，就好比C、Java语言就是调动了多个功能最终实现一个功能。
2.技术都是由技术形成的，这句话可能有点难以理解。举例来说，火车的发明其实包含了多种技术，比如蒸汽技术，但蒸汽技术又可以被分解为燃料技术、动力技术等等。
3.技术和生物一样都会进化，但是生物的进化多来自变异，而技术的进化则来自不同技术组合所发生的变化。
布兰恩强调，技术并不会凭空发生。关于计算机技术，无论从前端还是后端，无论是过时还是被炒得很热，无论是云计算还是SAAS等，其本质技术都来自于此前已经存在的技术，都要求具备良好的算法和数据结构，在此基础上不断衍生出许多新技术。
如果是IT技术人，能深入学好基础知识《计算机组成原理》、《操作系统》、《数据结构》、《计算机网络》，其他技术都很快学好。


二、技术的广度
一般来说，我们都希望自己的技术既有广度又有深度，但事实上，鱼与熊掌不可兼得，我们人的一生其实很短暂，在这有限的时间和精力里，我们不可能掌握所有的技术，而且技术的更新速度很快，就如同浩瀚的大海一样。全栈的工程师相对来说比较少一点，如果掌握的广度上宽一点，可能深度上就相对会浅一点。
1、我们的纠结？
1) 、随着社会分工日趋细致，技术日新月异，我们发现技术在广度和深度上越来越难以平衡?
2) 、想深度发展自己的技术成为某领域专家，心里却不甘心亦或担心自己技术会被淘汰?
3)、想广度发展自己的技术让视野变大，却常常感觉精疲力尽，热门技术都懂一点却又不深入，感觉啥都会又啥也不会。
会不会成为什么都懂，但什么都不精的人?
2、技术广度
1、创业公司或者初创公司，是比较喜欢既有广度的技术人才，因为这个可以面面俱到。
2、而大公司一般都是要求技术深度的人才，因为大公司只要求一个螺丝钉。




三、如何权衡技术的广度和深度？ 在快节奏的时代，不进则退，技术人员需要不停地吸纳新知识。到底选择技术广度学习，还是选择垂直深度？
俗话说，技多不压身。对于一个想在事业上有所发展的人来说，你还应放眼未来，多学几门技艺，不把希望只押在一个地方，这才是明智的选择。如同犹太人有一个不把鸡蛋都放在同一个篮子里的道理，就是用此来分摊现实风险。
下面具体来说说要如何权衡自己的广度和深度：
1.广度为辅，深度为主。人生时间有限，我们不可能精通所有的技术，但我们可以努力地精通工作相关的、有前景的、感兴趣的技术。
2.基础扎实，深入底层。只是解决工作上的问题是远远不够的，应该在工作之余去学习更底层的技术，所谓知其然还得知其所以然。比如说我们使用java做开发，仅仅会使用是不够的，我们还得再理解JVM的原理等，多多思考：为什么要这样用？怎么实现的？还有更好的办法去实现吗？
3.触类旁通，适度学习。学任何的知识都要形成一个体系，才能学得深，记得牢。
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四、如何正确的做一个技术 T 型人才？

我们在追求广度和深度是否有矛盾？人生有限，现代社会又大量需要各方面的“专才”，什么都学，什么都喜欢，到头来会不会成为哪里都不突出，什么都干不好的“庸才”。
其实，“广度”只是“深度”的必要条件，而不是充分条件。挖深坑，需要足够的破土面积，但只挖几锹就停工，别说能挖多深，恐怕一辈子也挖不出水来。没有明确目标，没有恒心毅力，盲目的追求广度，只能是“摊大饼”，慢慢地把自己变成“纸片人”，最多也就是“万金油”，而且到头来，由于没有足够的深度，所谓的宽度也只是目光所及。
所以，盯着一个目标，开放心态，广开思路，广泛涉猎各种知识，努力拉开自己既有的思维、知识框架，多角度审视目标方向，持之以恒地推动前进，精神境界就会在纵向上不断加深，加深，再加深，直至突破临界点，成功实现飞跃。这应该才是广度与深度在人生追求中应该扮演的角色吧！


衡技术的广度和深度，更需要有一个正确的学习方式，端正的态度，而目标是做一个技术 T 型人才。