工作碎碎念(2019)

工作中需要哪些反思

如何跨越成长中的瓶颈?

  1. 假设今天你负责的是一个系统,那么你仅仅是把这个系统的基本原理搞懂了?还是可以把上下游有几个系统、每个系统之间如何调用、依赖方式都理顺?
  2. 假设今天你负责的是一块业务,那么你仅仅把自己负责的功能点弄清楚了?还是你可以从最上游开始,到你负责的系统,再到最下游,都思考得非常透彻?
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从混乱到平衡

不变的是变化

知识付费产品价值评测

前言

最近有个想法:为何在知识付费领域,没有类似「什么值得买」这种互联网产品呢?在知识泛滥的今天,寻找到优质的内容太难了,群众们一次次被贩卖焦虑者所鼓动,被低知识密度、低营养的知识产品收割,损耗财力不说,主要是劣质的知识会大量损耗精力。

「什么值得看」,你值得拥有!如果有这样一款产品,很明显可以解决两大痛点:

  1. 知识付费产品的点评,形成类似「什么值得买」、「小红书」这样的小生态圈;
  2. 知识付费产品的发布、导流,「什么值得看」可以和内容生产方进行流量获利分成。
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只言片语,夕惕若厉

这里整理一些自己再工作、生活中感触较深的话语,也结合了一些自己的理解。

工作中需要哪些反思

日常中的反思

  1. 假设今天你负责一个系统,那么你仅仅是把这个系统的基本原理搞懂了?还是可以把上下游有几个系统、每个系统之间如何调用、依赖方式都理顺?
  2. 假设今天你负责一块业务,那么你仅仅把自己负责的功能点弄清楚了?还是你可以从最上游,到你负责的系统,再到最下游,都思考得非常透彻?
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性能优化总结之内存篇

内存调优核心点:

  1. 保证应用程序的热点数据放到内存中;
  2. 尽量减少换页和交换。

1 缓存基础

1.1 内存中的Buffer和Cache

BufferCache 的设计目的,是为了提升系统的 I/O 性能。它们利用内存,充当起慢速磁盘与快速 CPU 之间的桥梁,可以加速 I/O 的访问速度。可以使用 vmstat 命令查看这两个值的大小。

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极客时间:《Java性能优化实践》

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Java 性能调优不像是学一门编程语言,无法通过直线式的思维来掌握和应用,它对于工程师的技术广度和深度都有着较高的要求。

互联网时代,一个简单的系统就囊括了应用程序、数据库、容器、操作系统、网络等技术,线上一旦出现性能问题,就可能要你协调多方面组件去进行优化,这就是技术广度;而很多性能问题呢,又隐藏得很深,可能因为一个小小的代码,也可能因为线程池的类型选择错误…可归根结底考验的还是我们对这项技术的了解程度,这就是技术深度

《Java 性能调优实践》这门课程,整体打2分(满分5分),实践内容偏少,大多数章节在讲述 JDK 的源码,非常没有诚意(都已经到了性能调优的阶段了,想必源码部分大家都是应该多少知道的吧),有些章节感觉是在凑字数,譬如讲了 HashMap的实现、Nettty 非阻塞 IO的实现……太过基础了。

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极客时间:《从0开始学大数据》

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知乎上有个同学咨询我极客时间上的一个专栏:《从0开始学大数据》是否值得一读,本着负责任的态度,早上花了两小时过了一遍。整体感受如下:

  1. 专栏内容非常基础,适合0基础的工程师看;
  2. 对大数据开发有一定经验的读者不建议细看;
  3. 文章里会穿插有一些感悟,可以细细品味。

李智慧老师在文中写了一些自己在研发效率、工程管理、个人成长上的经验,这部分内容,我觉的很不错,写的很用心,字里行间里还是能看到诚意的。虽然这些话从部分订阅者看来,是一些「鸡汤」,但对于我这种有几年开发经验的工程师,是非常有感触的。

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极客时间:《数据分析40讲》

阅读感想

极客时间这门《数据分析40讲》,属于比较基础、入门级别的课程,内容的难度类似《写给程序员的数据挖掘指南》,比较适合初学者,我花了一早上过了一遍(大概四十多讲的样子)。

但整体来看,作者还是蛮用心的,譬如课程的模块划分、文章的配图、循序渐进的内容设计等。整体来说,课程的优缺点如下:

  • 优点:课程讲解细致,深入浅出,便于入门;
  • 缺点:算法篇介绍太少太少,原理基本忽略,整体难度偏低,没怎么深入。

对数据分析不太熟悉的小伙伴可以看看,有一定经验的小伙伴可以忽略啦。

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《为什么精英这样用脑不会累?》读书笔记

最近阅读了一本书《为什么精英这样用脑不会累?》,作者是一位日本人:桦泽紫苑。日本人写的书有着非常鲜明的特色:详细、细致,无论是之前我读过的半导体/集成电路相关的书,还是他们的小说、工具书,都是这种风格,算是把一件小事做到极致了。下面是我总结的书中一些的「干货」,同时我也做了一个思维导图,可以参考下。

  1. 拉开窗帘睡觉,提前分泌血清素,让人更清醒;
  2. 起床后冲个温水浴对于提高血清素浓度很有帮助;
  3. 一定要吃早餐,并充分咀嚼;
  4. 早晨散步并享受日光浴也很不错;
  5. 早晨起床后的两三个小时,是「脑的黄金时间」;
  6. 上午适合「理论性」强、需要「判断力」的工作;
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