小编在程序员中可能不是技术特别拔尖的那一类人，不过因为个性或者其他的什么原因，身边结识或者说聚集了一批的it圈朋友，各个行业，各个层级，都有，但是都和IT相关，所以，小编也总能提前从他们口中知道一些消息，就在前不久，也开始接触自媒体平台，将自己的一些技术见解以及了解到的一些知识和自己手头的资料和大家进行分享。
这不前不久参加了一个线上技术交流会，有三四十岁的技术管理者，当然也有刚刚进入程序员行业的新手。全程的讨论都很热烈，其中有这样一个问题，“新技术层出不穷，而作为处在旋涡中心的程序员该如何应对？”
作为一名有着较长工作经验的后端程序员，这些年来也一直兢兢业业于深耕自己的岗位，同时也享受到过新技术带来的工作乐趣。但是于此我也对技术学习产生了一种焦虑，大浪淘尽，编程经验积累沉淀后会留下的究竟是什么。
假设说，十年内不再学习任何新的技术知识，十年后，谁又能保证现有的知识储藏可以百分百运用到之后的工作中呢？并且在职业生涯前期，知识积累的速度是非常快的，而反观到编程里，就不能一以贯之了。有勤勤恳恳的码农，也有几十年如一日的开发者，当然也有不乏技术拔尖、成功转型为管理的人。
推演一下工作历程，在经过几年稳定的知识积累之后，终于开始获得一直追求的，比如薪酬、升职这些。但这时依旧不能掉以轻心，因为职业发展的分歧往往在这里。当你开始成为小组的领导者，审查代码、参加更多的会议等等，看起来一呼百应，却也往往暗藏着危机——比如说，牺牲了在技术上原本应该花费的时间和心力。一些新的技术开始冒头了却浑然不觉，而未来却可能因此栽跟头。
后面我不断明白知识的衰退是很难避免的，谁也无法保证自己永远立在潮头，浪会拍过来，身心也可能日趋疲惫。尽管如此，却并非无计可施。例如转管理、转测试等等都是不错的方向，切记仍然需要保持自身技术的熟练度，因为几年后，谁也不能预估到将发生什么。
但是现在来说，我觉得在工作中还是要尽量学习新的事物，这些可能是要比获取物质更加珍贵的个人能力。还有一点很重要的就是，去找到那些历久弥新的技术，比如架构、性能优化、算法逻辑等，不断学习。
但是，就像我前面说过很多次的一句话：现在很多的程序员真的是学跑偏了，我认识一个很年轻的阿里P7，在这次线上交流会的时候他也在，在参会期间，他提出了自己的很多的想法，真的非常的不错（不愧是大公司出来的，推荐大家看一下这篇文章：程序员，为什么建议你要去大厂看一下，绝不仅仅是为了薪资和面子），很多的想法都很超前
但是，一个hr朋友的一句话打破了这个局面
HR：为什么现在感觉牛逼的程序员那么多，但是想要找到一个合适的那么难呢？
P7：我在这里想说明一点，其实真的不是他们不会，造成这种现象主要有以下两种
1、现在很多程序员的学习都是为了解决业务场景而学习，要是你让他去直接动手，我想你们会留下很多人，但是对于源码、算法这样的概念，平时他们很少去研究，去学习，而这些还是想要往上走所必须的一些技能
2、比较热爱学习的程序员，虽然也学习了很多东西，但是呢，不说别的，就在做的各位，你们都多少人在学习的时候做过笔记，或者整理过知识体系的，你之前学的那些东西现在还记得多少，再让你去面试，你需要多长时间才能重新回忆起来
本身我以为这句话看完之后，会尬场，但是程序员真的是不能通过常理来看啊，那个活跃啊，各路大神出套路说如何学习，程序员真的是一群很可爱的生物呀
为此，我在找到了一位程序员启蒙界的大佬---马士兵老师总结的技术体系路线图，话不多说，来看
知识体系
学习，要成体系的学习，这也是很多程序员的痛点，学的很多，会的很多，但是都很零碎，单独问一个知识点，没什么问题，一旦结合起来问，有的凭借经验可以解决，但是更多的是知道，但是说不明白，而这种成体系的知识点也是现在考察比较多的，来看我整理的技术路线图，以为篇幅的原因，只展示一部分
基础图：适合刚开始的小白以及基础不扎实的铁汁
架构图：对应P7+级别，适合想要提升进入更好的平台的老铁
大数据：
人工智能
最后的人工智能肯定是要求比较高的，他需要的是高端人才，但是，对于一个没有几年工作经验的人，能学到架构或者大数据，我觉得薪资的问题，应该已经能够得到满足吧，或者说起码薪资应该很可观了吧
各位，但看这几张图，可能并没有什么太大的感觉吧，但是我说一句话，以大数据为例，如果，你按照大数据中体系中罗列的技术，一点点的学习，然后每学一个知识就把这个知识点总结一下，写到对应的知识点上，随着你学习的越来越多，这张知识图谱是不是越来越庞大，涉及的知识点越来越全，之后，无论是去面试还是在公司做技术选型，是不是都会省事不少，一个pad可以就可以解决了吧，想看那个知识点就点开回顾一下，他不香嘛？
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