上大一時有個同學這么跟我說:

哥們，我都想好了，下面我列了個單子就學下去了: C, C++, C#, Java, J++, J#, javascript, PHP, HTML, css, python, Visual Basic，Win32的匯編，……，你覺得怎么樣。

我和周圍小伙伴簡直都驚呆了，我連寫Hello World都不太利索啊，這人簡直太厲害了。

然而幾年以后我看到莊子說了這么一句話：

以有限的生命去追隨無限的東西，吃棗藥丸！

醍醐灌頂。

知識技能是無窮無盡的，這就好像全國各地的小吃攤一樣，只要你肯投入，吃到死也吃不完。這個道理相信所有人都懂。但為啥一到自己要學的時候就想這也學那也學，學到最后貌似還是沒把事情辦成？

學習是有成本的

老一輩總是這么教導，”學好數(shù)理化，走遍天下都不怕“。又或者，總是覺得“藝多不壓身”，多學點總是沒壞處。大道理還算對，但是有個關鍵點估計大部分人都不怎么考慮——學習的投入成本。

學習的投入是驚人的，尤其是極度改變思維方式的學習。一個普通人到熟知微積分、非歐幾何，可能需要巨大的時間和資源來扭轉(zhuǎn)自己的腦子，使其變成總是習慣用絕對的邏輯思考；學習藝術設計就完全反過來，腦筋要為感覺讓路，感覺說high就得high；而學習計算機就更加奇葩——一邊得照顧著機器，得精確、嚴謹，而另外一邊得就讓人爽，用戶使用流暢，數(shù)據(jù)看起來符合心理預期。

你說說這個得多難學。

學習成本很大的一塊是時間。

孔子這樣說過：

學習了卻不過腦子，就會犯二；而成天瞎想?yún)s不學習，就會掛科！

深以為然。

時間都被學習擠占了，就沒有功夫思考了。思考什么呢？比如

學習的產(chǎn)出是有限的

即便學到了，任何知識技能都只能在特定條件下才能發(fā)揮作用。舉個例子，你計算機再棒，把你扔一個沒電的村子里，你學的東西有啥用？嗯，有點極端，再說幾個靠譜點的例子：

• 學了REST和圍繞REST的一坨工具，卻發(fā)現(xiàn)業(yè)務中壓根就不是正常的CRUD，也不好定義那個“資源”
• 學了Hadoop，Spark，F(xiàn)link，想做數(shù)據(jù)分析，結果發(fā)現(xiàn)公司里就兩臺機器，幾百萬行數(shù)據(jù)
• 學了高大炫酷的微軟技術，想寫個界面卻發(fā)現(xiàn)世界已經(jīng)被移動終端占領了，是app、Web和微信的天下
• 搞明白了操作系統(tǒng)調(diào)度的種種細節(jié)，其大部分企業(yè)用不著這門手藝，需要這門手藝的不招你
• ……

所以，我在讀個書之前，會讀摘要和推薦文字，就是要以最小的代價弄明白這個東西對我有用沒用。永遠不要用“炫酷”來給自己要學的東西排序。性價比才是第一位的。

有人可能會問，“我會的東西不懂，就得多學打好基礎”。我是贊同的。在這個階段，還談不上能夠計較得失的時候。但是，這個階段，最重要的不是“多學”，而是“巧學”，因為——

要學的東西可能會縮水

這一點在IT圈尤其明顯。IT圈猶如江湖，各大門派紛爭不休。各家都要推廣自己的技術、產(chǎn)品、規(guī)范、框架、標準、文化。圍繞這些形成了所謂的技術圈，以及帶來的巨大的市場。

但是切記，巨頭們爭他們的，我們過我們的。沒有皇帝命莫操皇帝心。爭斗中有成功者（如H5），有失敗者（如Flash）。而成功的也不一定能長時間挺下去（比如IE）。

我經(jīng)歷了經(jīng)歷了Win32 API, MFC, COM, ATL, 幾代.Net的歷程，最后連我自己都煩了，因為學的東西還沒用到就過時了。剛學會Swift，新版本一發(fā)布就不兼容，得重學；還沒來得及開發(fā)一個賺錢的App，大家開始都投入到了微信小程序的開發(fā)……真心趕不上節(jié)奏。

既然學什么都不穩(wěn)固，那么就學兩類東西：

• 馬上能上手用起來的
• 可能長久有效的東西，可以跟一輩子的

前者大家都懂，自己的工作需求被老板扔過來，怎么做的快、靈活、高效就怎么來。如果技術有得選，選擇容易學、概念清楚簡單、不過于裝的技術。這也是為什么很多業(yè)務場景腳本語言（比如python和js）和松散的約定（比如html）更吃香的地方——學了用，用完了就完了，不糾結。

而對于第二類

什么東西學的不吃虧

無數(shù)的牛人在不斷的踩坑中總結了大量的經(jīng)驗。有些經(jīng)驗是超越了技術的自然規(guī)律——即，不管技術怎么變，抽象如何增加，也無法徹底隱藏/抽象的東西。了解它們，基本上就可以吃透大部分的技術出現(xiàn)的動機和工作原理；

• 存儲 - 即數(shù)據(jù)寫入/查詢。不管干什么，總是要把數(shù)據(jù)用某種格式存到某個地方。不同存法有快有慢，有的便于寫，有的便于查。有的在磁盤上工作的好，有的更利于SSD。以此為中心有數(shù)據(jù)結構、文件系統(tǒng)、B樹、LSM、Cache、SQL、索引等主題。
• 任務調(diào)度 - 人類之所以能站在生物鏈的頂端，是因為人能夠組織起來協(xié)調(diào)完成任務。計算機干活也類似，那么怎么調(diào)度幾個核心協(xié)同工作是很重要的內(nèi)容。圍繞這個主題，有了進程、線程、協(xié)程、事件觸發(fā)、并行/并發(fā)等內(nèi)容。
• 分布式的一致 - 即A和B是兩個分離的東西，A告訴B一件事，那么如何保證A說的和B聽到的就是一摸一樣。如果保證不了，又怎么做取舍。這個是現(xiàn)代分布式系統(tǒng)立足的基礎。圍繞這個問題衍生了網(wǎng)絡、通訊協(xié)議和一致性協(xié)議等等。如果你接觸的東西和分布式有關（比如Web，移動），那么必須非常細致的理解怎么做能達到一個什么樣的一致。
• 狀態(tài)機 - 計算機的經(jīng)典思考方式。編程語言編譯需要、網(wǎng)絡通訊需要、甚至是常規(guī)業(yè)務也大量需要（比如一個人先答題，答了題才能拿券，拿了券下單才能優(yōu)惠，優(yōu)惠發(fā)生了才能發(fā)通知——一組狀態(tài)切換）。
• 安全 - 計算機天然的狀態(tài)是開放的。所有的約束都是在開放的基礎上追加上去的。那么在一個系統(tǒng)中一條數(shù)據(jù)是怎么在可接受的代價內(nèi)無法輕易被惡意第三方獲取/篡改？基于這個中心，有對稱/非對稱加密，SSL協(xié)議，加Salt，Token編碼，ACL管理，CSRF，注入等話題。

而這些，在后續(xù)的文章里，都會按照主題分期討論。

那什么是不那么有價值的東西呢？對比一下SQL和JPA，前者非常有價值。而后者卻相對不那么有用。SQL存在了數(shù)十年，成為這個星球上主流存儲的訪問語言，幾乎涵蓋了各種你能想得到的場景；而后者僅僅是一種編程語言下的一個框架下的一種特定用法，業(yè)務稍一復雜就無法解決問題。如果真要在二者之間分配時間，我猜應該是9:1。

結論

其實，學習是一門投資。而對待投資，就要

• 算計投入產(chǎn)出
• 不要被別人牽著鼻子走，學能用得上的
• 找到有長期價值的學習目標。

最后記得，不要忘記莊孫兩位老夫子的話，用有限的生命去思考那些最有價值的東西吧。

PS

那個大一的哥們怎么樣了？他之后回了老家做了小生意，有車有房，去了老婆，生了娃，還辦了個廠。生活滋潤幸福美滿，真人生贏家。至于這個語言，那個語言什么，不提也罷。