面试被虐复盘整理。



周二参加了一场面试，大数据部门。二面时面试官问到了许多面向对象编程、类、继承，编程语言未来的发展之类的问题，答得不好。

其实之前对这些名称有一些了解，包括领域驱动设计啊、编程范式、OOP 啊之类的，但是了解的不深入，并且没有一个整体的概念。回家之后把面试官的问题捋顺了一下，查阅部分资料之后，好像最后都指向了一个方向 —— 软件设计。现整理如下：

## 是什么

软件设计是一门关注长期变化的学问。初学编程的程序员会追求把一个功能实现出来，他无法看到一个软件长期的变化。

算法和软件设计其实是一样的，二者对抗的都是规模问题。**算法对抗的是数据的规模，而软件设计对抗的是需求的规模**。数据达到一定规模之后，快速排序比插入排序才更有优势；需求达到一定规模之后，面向对象的编程范式会比面向过程更有优势。

### 模型

软件开发的目的是什么？

是解决由需求带来的问题，解决的结果是一个可以运行的交付物。比如在线购物的需求，通过电商平台这个方案来解决。

软件设计，就是架通需求和解决方案的桥梁！

区别于解决简单的问题，软件的开发往往是一项长期的工作，会有许多人参与其中。在这种情况下，就需要建立起一个统一的结构，以便于所有人都能有一个共同的理解。这就如同建筑中的图纸，懂建筑的人看了之后，就会产生一个统一的认识。

在软件的开发过程中，这种统一的结构就是模型，而软件设计就是要**构建出一套模型**。

模型，是一个软件的架构。

- 粒度上可大可小；
- 好的模型应该“高内聚、低耦合”；
- 模型可以分层，由底层的模型提供接口，构建出上层的模型。

### 规范

规范，就是限定了什么样的需求应该以怎样的方式去完成。比如：

- 与业务处理相关的代码，应该体现在领域模型中；
- 与网络连接相关的代码，应该写在网关里；
- 与外部系统集成的代码，需要有防腐层；
- ......

显式的、统一的规范可以使项目以一个统一的方式去进行，即便未来设计要演化、规范要调整，项目也要可控得多。

### 分离关注点

软件开发中最常见一种解决问题的方式就是“分而治之”。大系统拆解为模块，模块再拆分为小功能。值得注意的是，拆解时候要从多维度去考虑，每个维度代表一个关注点，这就是设计中常见的一个说法：分离关注点。

不同的关注点混合在一起可能会带来很多问题，另一方面，分离关注点有助于我们发现不同模块的共性，更好的进行设计。

常见的关注点混淆情况：

- 技术和业务混淆：
  - 例子：上游系统以推送的方式向当前系统发消息，但是有可能会丢消息，于是开发人员加了一个补偿机制，来请求丢失的消息。业务量大的时候，补偿机制触发频繁，进一步加大服务器负担。问题点在于，推送消息是通信层面的问题，补偿机制将其带到了业务层面，更好的解决方案是选择一个吞吐量更大的消息队列。
- 不同数据变动方向的混淆：
  - 在 Java 应用里，做数据库访问用 Spring Data JPA 好，还是 MyBatis 好。Spring Data JPA 简化了数据库访问，自动生成对应的 SQL 语句，而 MyBatis 则要自己手写 SQL。从本质上说，之所以出现工具选择的困难，是因为他把两种数据使用频率不同的场景混在一起所造成的。如果将前台访问（处理增删改查）和后台访问（统计报表）分开，纠结也就不复存在了。
- ......

## 包括什么

- 程序设计语言
  - 模型、接口、运行时
- 编程范式
  - 结构化编程
  - 面向对象编程
  - 函数式编程
  - ...
- 设计模式
  - 发布订阅模式
  - ...
- 设计原则
  - 单一职责
  - 开放封闭
  - 接口隔离
  - ...
- 设计方法
  - 领域与驱动设计
  - 战略设计
  - 战术设计
  - ...

初步学习，大致包括以上几个大方面，每个方面拿出来都够说上半天的，后续每个模块会陆续更新单个的文章。

## 参考

- [软件设计之美](https://time.geekbang.org/column/intro/100052601?tab=intro)
- [软加设计的哲学](https://go7hic.github.io/A-Philosophy-of-Software-Design/#/)

关于软件设计

发布时如何隐藏未完成的文章。



## 新建文章方式

- 执行 `hexo new <title>` 命令
- 文章出现在 `source/_posts` 目录下
- 执行  `hexo generate`  编译 
- 编译后文章出现在 `public` 目录下
- 执行 `hexo deploy` 发布文章

这种方式的缺点：同时编辑多篇文章时，只要其中一篇文章尚未编辑完成，也会随着 `hexo deploy` 一起发布。

## 新建文章草稿

Hexo 另外提供 `draft` 机制，它的原理是新文章将建立在 `source/_drafts` 目录下，因此 `hexo generate` 并不会将其编译到 `public` 目录下，发布时也不会发布草稿。

```bash
hexo new draft <title>;
```

## 本地预览所有草稿

```
hexo S --draft
```

虽然 `hexo generate` 不会编译 `source/_drafts` 目录下的文章，但 Hexo 的 `Hexo server` 另外提供 `--draft` 参数，这让我们只要搭配 `hexo-browsersync` plugins，就可以达到一边编辑 `markdown` 文章，一边使用浏览器预览的目的。

## 将草稿发布为正式文章

```
hexo P <filename>;
```

其中 `<filename>` 为不包含 `md` 后缀的文章名称。它的原理只是将文章从 `source/_drafts` 移动到 `source/_posts` 而已。

之后的 `hexo generate` 与 `hexo deploy` 的用法就完全一样了。

若日后想将正式文章转为为草稿，只需手动将文章从 `source/_posts` 目录移动到 `source/_drafts` 目录即可。

Hexo 文章保存为草稿

《好好学习：个人知识管理精进指南》读书笔记。



## 序

作者简述了是如何摸索出自己的学习方法，如何提高认知能力的。通过富兰克林的 13 道德准则和查理芒格的框架体系受到启发，得到一个新的认知：

- 一切的学习和努力无非三个目标：一是解释问题，二是解决问题，三是预测问题。
- 知识管理就是通过对外部信息进行加工，提高我们改变认知或行动的速度。

普通人对知识管理的认识大概存在着三个维度：

- 数据管理维度（术）
  - 知识点如何归类、如何整理文件、如何快速检索文件；
- 信息管理维度（术）
  - 如何更好的理解、消化、应用所学到的知识点；
  - 如何做读书笔记、思维导图，锻炼的是具体的技术和方法；
- 底层规律维度（道）
  - 在大量具体知识积淀的基础上，形成更宏观和抽象的理解，在深层次上掌握普遍规律；

本书结构：

- 第一部分：主要介绍什么是临界知识，引出观点；
- 第二部分：对于学习临界知识而言，首先要掌握的是底层思维和方法，其次才是具体的知识和技能。
- 第三部分：如何找到有价值的临界知识并把它应用到生活中。
- 第四部分：介绍一些通用的临界知识，以及案例分享；

## 知识管理与认知优势

首先作者提出了自己对认知优势的一个总结：

中国过去 30 年的社会发展，从认知优势的构建角度看，大概有三个阶段：

- 知识**数量**构建认知优势
	- 20 世纪 90 年代到 2000 年左右；
	- 特点是，市场从计划经济转向市场经济，知识在商业竞争中的重要性越来越凸显；
	- 代表性事件：这一阶段各种咨询企业、广告公司等知识密集型行业蓬勃发展。
- 知识**获取速度**构建认知优势
	- 从 2000 年开始差不多持续到现在；
	- 互联网打破了知识获取的边界，竞争优势从获取数量转变为获取速度；
	- 典型：在 2000 年之后的相当长时间里，国内的互联网发展基本就是越来越快地学习国外产品的过程；
- 知识**深度**构建认知优势（作者重点要讲的）
	- 数量和速度已经被打破边界，更重要的是知识深度；
	- 随着互联网发展，已经慢慢到来；

作者认为，知识大爆炸的时代，必须对知识进行管理，其中最重要的并不是对知识进行收集、分类、保存，而是**通过管理知识提升认知深度**，进而改变行为模式。

接下来作者阐述了什么才是深度认知和临界知识这个概念：

- 深度认知：在分析问题的时候，能够跳出问题本身思考更普遍的情况；在寻求答案的时候，能够根据理由可信度判断是否接受这个结论。
- 临界知识：我们通过深度认知得出结论，在这些结论中，有部分结论经过了更为广泛长期的验证，也在更普遍的领域具有指导意义和应用价值。那么，这些结论就是我们说的临界知识。

> `问题 -> 结论 -> 临界知识`是一个层层递进的关系，越往后越抽象，更普适，更底层。

知识与知识是不一样的，有些知识比其他知识威力更大。少数知识能给我们带来关键影响，这就是**临界知识**。

接着作者还通过李叫兽的例子提出了“技术效率”和“认知效率”两个词：

- 技术效率：单纯的掌握应对具体场景和问题的方法；
- 认知效率：了解问题的本质，看清表象背后的实质；

> 其实就是“透过现象看本质”，只是换了个说法😑

### 那些知识值得学？

作者认为，知识并不是学的越多越好，从临界知识的角度看，需要学习下面三个级别的课程。且作者认为，要把 80%的时间和精力花在后两种能力上！

- 公共基础课
  - 执行能力；
  - 比如时间管理、资料保存、商务礼仪、沟通谈判；
- 专业必修课
  - 专业能力
  - 不是指学校划分的专业，而是指能够打完整战役、解决系统问题的能力；
- 通用必修课
  - 结构能力；
  - 要掌握临界知识，认知事物更加底层的结构与规律；

> 至此，第一章的内容已结束，作者主要是提出了自己的观点和理论。接下来的二三章，作者介绍了学习临界知识具体的操作方法。

## 掌握临界知识的底层思维与方法

## 发现和应用自己的临界知识

## 案例：核心临界知识及其应用

《好好学习：个人知识管理精进指南》

第三课：重学工程体系



## winter 眼中的优秀工程师

- 领域知识
  不仅要掌握，还要形成体系。连点成线，连线成面。
- 能力&潜力
  - 能力
    - 编程能力
    - 架构能力
    - 工程能力
  - 潜力不是虚无缥缈，前面走的越踏实，后期潜力越大。
- 职业规划
  凡事预则立不预则废！
  不仅要有目标，还要有切实可行的操作步骤。
- 成就
  主观的自我评价不能证明什么，客观的成就能更好的代表自己的能力。

## 职业发展

成就、晋升、成长，这三者是一个循环的关系。

**获得成就的方法**

- 业务型
  1. 业务目标：搞清楚公司业务的核心目标，转化为指标
  2. 技术方案：业务指标转化为技术指标，完成小规模试验
  3. 实施方案：确定实施目标、参与人，管理实施进度
  4. 结果评估：数据采集、数据报表，汇报
- 技术难题
  1. 目标：公认的技术难点
  2. 方案与实施：编程能力、架构能力
  3. 问题解决
- 工程型（概率最大）
  1. 目标：质量&效率
  2. 方案与实施：规章制度、库、工具、系统。..
  3. 结果：线上监控成效
  4. 案例分享：XSS 攻击与预防

**数据驱动的思考方式**

如果不了解这个公司想要的是什么（业务方面），那么你百分之一百是无法晋升的。

- 目标：分析业务目标，确定数据指标
- 现状：采集数据，建立数据展示系统
- 方案：设计技术方案，预估数据
- 实施：小规模试验 → 推广 → 形成制度
- 结果：统计最终效果，汇报

## 前端技能模型

## 工具链

- 作用
- 分类
  - 脚手架（init）
  - 本地调试（run）
  - 单元测试（test）
  - 发布（publish）
- 体系的设计

- 版本问题
- 数据统计

## 技术架构

最最关键，**复用**！

- 库：有复用价值的代码
  - URL、AJAX、ENV...
- 组件：UI 上多次出现的元素
  - 轮播、tab...
- 模块：经常被使用的业务区块
  - 登录

重学 - 工程体系

太乱了，真得...



## 异同

`npm` 是一个包管理器。Node.js 自带。
`cnpm` 是 npm 的阿里版，用的阿里源，用法与 npm 一致。
`yarn` 是另一个包管理器，不自带。可以单独装，也可以用 npm 装。比 npm 快很多。
`tyarn` 是 yarn 的阿里版，用的阿里源，用法与 yarn 一致。

## 安装

```bash
# cnpm
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

# yarn
npm i yarn -g

# tyarn
npm i yarn tyarn -g
```

## 换源

```bash
# 查看当前源
npm config get registry

# npm 换淘宝源
npm config set registry https://registry.npm.taobao.org

# 换回来
npm config set registry https://registry.npmjs.org

# yarn 同理
yarn config get registry
yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org
yarn config set registry https://registry.npmjs.org
```

还有一个指定目录换源的方法。
新建一个`.npmrc`到需要 yarn 的目录。

```
# .npmrc
registry=https://registry.npm.taobao.org
```

## 设置代理

```bash
# npm 设置代理
npm config set proxy=http://127.0.0.1:8087
npm config set https-proxy=http://127.0.0.1:8087

# npm 取消代理
npm config delete proxy
npm config delete https-proxy

# yarn 设置代理
yarn config set proxy http://XXX
yarn config set https-proxy http://XXX

# yarn 取消代理
yarn config delete proxy
yarn config delete https-proxy
```

## 其他

- npm
  - `~`会匹配最近的小版本依赖包，比如`~1.2.3`会匹配所有`1.2.x`版本，但是不包括`1.3.0`
  - `^`会匹配最新的大版本依赖包，比如`^1.2.3`会匹配所有`1.x.x`的包，包括`1.3.0`，但是不包括`2.0.0`
  - `*`这意味着安装最新版本的依赖包

装依赖遇到困难时，至少有以下方法。

- 使用 cnpm / tyarn
- 更换淘宝源 / .npmrc 设置源
- 设置代理

## 参考

- [博客园 - 亦虚](https://www.cnblogs.com/foxcharon/p/11809367.html)
- [掘金 - fen 同学](https://juejin.cn/post/6864734530671280136)