架构师的学习
随着脑科学的发展，刻意练习、深度工作等方法理念的普及，关于学习方法的讨论已经很多了。笔者这里不想对这些理论做过多的阐述，而是想结合自己的经历，谈谈自己在学习中的一些体会。这里列举笔者的三个学习例子。
案例一
笔者从小学到高中从没考过第一，高三上学期一次模考终于得了第一，于是，飘了。。。
从那凡是觉得会的题目只是草草看一眼，不再认真的思考复盘。于是接下来的两次模块排名和分数连续下降。此时距离高考还有两个月。于是，痛定思痛，开始认真学习。
每道错题一定会反复琢磨搞懂后，在错题本手推一遍。对于理综题目会将做过的所有题目分类，归类整理，总结解题思路，能动手过一遍绝不放过。
从那之后的三次模块加高考，笔者一直都是第一，最终矬子里拔将军，是我们班唯一一个一本。
案例二
开始学习 Kubernetes 时是读的《Kubernetes in Action》，越往后读觉得各种资源对象的字段忒多了，就懒得细看了，后来又考了 CKA/CKAD 认证，于是，又飘了。觉得自己已经会 Kubernetes 了。
直到一次皓哥和我说，过段时间要给星巴克中国做一个 Kubernetes 的培训，自己尝试预讲后，发现讲的毫无深度。此时还有一个月的时间，于是沉下心来，在这一个月的时间里参考文档和各类资料，自己写了 10 篇 K8s 的文章，按照集群架构、Pod 原理、Controller 使用、网络、存储、配置、调度等 10 个主题将所能想到的内容都整理了一遍。自此之后，对 Kubernetes 的掌握才算是真正上一个台阶，培训内容也得到了客户的好评。。
案例三
Kubernetes 中网络是非常重要的一块，自己买了《TCP/IP 详解（英文版）》、《深入理解 Linux 网络》等书籍通读了一遍。但读完后，水过了无痕，实际系统出问题时依旧没有思路。
于是我改变了策略，既然读不懂，那我为啥不写一本。
对于 TCP，自己参考老师傅的例子，写程序，做实验抓包，看源码。把 TCP 的各种场景全部跑了一遍，把相关知识点总结成系列文章：
- 【动手实验】TCP 连接的建立与关闭抓包分析
- 【动手实验】TCP数据的发送和接收
- 【动手实验】TCP传输延迟分析与性能优化
- 【动手实验】TCP半连接队列、全连接队列实战分析
- 【动手实验】TCP orphan socket 的产生与消亡
对于Linux 内核网络，我参考《深入理解 Linux 网络》的目录，按照系统初始化，数据收包、数据发包、监控优化的流程，读内核源码，学习相关理论。最终整理成了系列文章：
- 【深入理解 Linux 网络】关键术语
- 【深入理解 Linux 网络】内核初始化流程
- 【深入理解 Linux 网络】收包原理与内核实现（上） 从网卡到协议层
- 【深入理解 Linux 网络】收包原理与内核实现（中）TCP 传输层处理
- 【深入理解 Linux 网络】收包原理与内核实现（下）应用层读取与 epoll 实现
- 【深入理解 Linux 网络】数据发送处理流程与内核实现
- 【深入理解 Linux 网络】配置调优与性能优化
虽然对 Linux 网络的掌握还有很多欠缺，但在分析数据包时，脑海中已经有了一副地图记录着数据包应该到了哪个地方，以后如果有问题就可以按图索骥，对地图中任意一点做深入的学习。
借助自己的几个案例，笔者想表达的是：技术学习没有捷径。凡是笔者下笨功夫，系统性实践的技术，都掌握的相对扎实，而很多粗浅浏览的知识基本都是水过了无痕。
在云原生时代，对技术人员的要求越来越呈现两级分化的状态。对业务开发人员的技术要求会越来越低，只需要在架构师构建好的模块下编写业务逻辑即可；而对架构师的要求达到了匪夷所思的程度，从底层的 Linux、Kubernetes，到各类中间件、服务治理、流量质量、可观测性、DevOps 等等，要求架构师对这些技术都要有一个系统的了解和掌握。
对此架构师应当更加注重自己的学习，无论是深度还是广度。庆幸的是我们生活在 AI 时代，ChatGPT 就像一个身经百战的老师傅，当我们在知识的苦海求索时，始终站在一旁指点迷津。笔者的 Linux 网络内核分析系列文章就是在 ChatGPT 的帮助下完成的。是的，AI 即不是淘汰我们的杀手，也不是让我们可以不学习的灵丹妙药，而是助力我们更进一步的法宝，
人工智能只是供人驱使的工具，而学习环节中最难的是将知识塞进你的大脑。这个过程要耗费二十年时间，是最痛苦的，没有捷径。如何快速塞入知识？这项技术在短期内看不到任何突破。