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一、回顾
看了下自己3月份列的计划和目标:
果然计划赶不上变化,列的几乎没达成。原因很多,下面一一分析。
1. 关于读书
没有完成计划,甚至一半都没完成,要自我批评。
本来是计划读10本专业书的,但实际后半年好像只读了2,3本,kafka一本、spark一本、hive一本,hadoop半本,还有最近在看的《大数据日知录》。书看的少主要因为把更多的时间花在钻研更深层次的东西上面。比如前段时间学习kafka,看完《kafka权威指南》后,为了更深入的了解kafka,直接开始阅读kafka的相关源码。由于爷爷生病期间需要频繁的回家看望,深入学习kafka花了将近半年的时间,当然,这中间也夹杂了一些其他知识点的学习。
其实去年说要看完10本专业书有点过了。排除掉工作时间,一个月要真正的看完一本书还是有些困难的。因为专业书一般都不是看完一遍就可以完全理解的,要完全读透一本专业书,读个2,3遍是至少的,中间还要加上思考、理解、甚至根据书本的理论去做实验的时间。我记得去年看《深入理解JVM虚拟机》,在2个月内看了3遍,但仍然不敢说完全读透这本书。
当然,有些书一定要精读,有些书通读一遍就可以了。精读专业书主要是为了提高知识深度,通读专业书主要提高知识广度。
今年定阅读计划时我会分开设定目标。
2. 技术学习
之前定的计划是学习C、C++,然后深入的去阅读JVM源码,以及深入理解G1、CMS的一些实现细节的。那时候还没入职美图大数据,以为今年不会从事大数据的工作。没想到随后就入职了美图大数据部门,然后又参加了部门内部的kafka学习小组,所以把大多数的时间花在了kafka以及学习相关大数据知识上面。计划的知识点几乎没有推进。
虽然没有完成计划,但这属于情况变动,可以接受。
3. 博客相关
3月初时开始写博客,并计划至少每周一篇,这个完成的情况挺不错,需要表扬自己一下。
18年计划中有写shiro、netty源码博客的计划没有完成,主要是由于要学习的知识太多了,加上时间不够,因此一直拖着。明年找下时间看看能不能补上。不过之前做的很多知识点的笔记都还未输出成博客,明年有空也可以整理一下。
另外,关于博客,个人觉的明年应该尽量再提高一下博客的质量,之前写博客经常没自己审核一遍就发上去,所以经常有一些错别字,另外排版可能也有优化的空间。以后尽量能画图的多画图来表达,读者印象会更深刻些。
4. 工作相关
今年4月9号入职了美图大数据部门基础组。
一开始进去刚好遇到之前的旧调度系统重构,然后重构了1,2周后因为旧的系统设计问题太多,决定放弃旧调度系统,再重新开发一套新的分布式调度系统。在设计、开发这个新调度系统的过程中,遇到并解决了很多问题,比如分布式锁、嵌套锁的使用,排查死锁问题,系统压测、sql优化,以及对一些模块进行优化重构、解耦。在这期间重温了那些设计模式,并在重构时运用上去。这个从零开始然后不断优化这个调度系统的的过程让我收获非常多,甚至比之前工作3年的收获还要大。
后面因为调度系统需要一个服务发现的功能,又花了几周做了个基于部门封装的rpc框架的服务注册发现功能。
之后因为调度系统日渐完善,功能需求慢慢减少,后面几个月开始接触ranger以及大数据集群相关的工作,主要负责解决用户的一些问题以及集群的优化和一些技术的调用。目前还在不断学习和调研各个大数据技术中。
怎么说呢,真的很庆幸自己能入职美图,然后刚好又从事大数据,在这里能做着自己最喜欢做的事情,有着一群逗比且优秀的同事,别人都说程序猿苦逼,但我从来不这么觉的。真的,工作使我快乐,我没撒谎。 (~ ̄▽ ̄)~
二、新一年的展望
总结完2018年,自然就要开始展望2019年啦。
大数据一直是我的兴趣所在,今年终于开始接触大数据相关的工作。真正开始做大数据相关的集群工作,就发现自己在大数据技术知识储备上的积累不够,比如查线上hive问题的时经常需要看源码,但是由于对hive源码几乎不了解,有时候就很懵,不知道怎么查,只能看着其他同事去排查。
因此,2019年主要的学习计划都会放在各个大数据技术的深入学习上面。包括但不限于hadoop、hive、spark这些主流技术。
下面是2019年的目标,希望今年年底再来总结时能全部完成
- 精读至少4本专业书,通读至少6本专业书
- 阅读hadoop、hive、spark等技术源码,并适当写一些博客
- 继续坚持每月4篇以上的博客输出