《左耳听风》里的高效学习方法论
读《左耳听风》里面关于如何高效学习的总结笔记
一、端正学习态度
1.1 认识学习金字塔
学习分为被动学习和主动学习：
- 被动学习：如听讲、阅读、视听和演示，学习内容平均留存率为 5%、10%、20%和 30%。
- 主动学习：如通过讨论、实践和教授给他人，学习内容平均留存率会提升到 50%、75%和 90%。
被动学习时听别人在讲、我们在被动的接收他人的思想，被他人灌输，所以留存率并不会很高；
但是主动学习，是自己在思考论证、在操作和在输出，这才是自己掌握的学习能力。
1.2 深度学习
深度学习就是通过自己实际操作进行学习，一定要实操，比如学习英语，就要找人不断的说和讲，而不是死记硬背单词。
并且学习不是努力读更多的书，盲目追求阅读的速度和数量，这会让人产生低层次的勤奋和成长的感觉，这只是在使蛮力。要思辨，要践行，要总结和归纳，否则，你只是在机械地重复某件事，而不会有质的成长的。
深度学习的关键点，换言之，如何进行深度学习？
- 高质量的信息源和第一手知识
- 把知识连成地图，将自己的理解反述出来
- 不断地反思和思辨，与不同年龄段的人讨论
- 举一反三，并践行，把知识转换成技能
1.3 学习三个步骤
- 知识采集：信息源非常重要，获取信息源头、破解表面信息的内在本质，多方数据印证，是这个步骤的关键，就是信息源要靠谱，要找到知识的底层依赖。
- 知识缝合：所谓缝合，就是把信息组织起来，成为结构体的知识。这里，连接记忆，逻辑推理，知识梳理是很重要的三部分。
- 技能转换：通过举一反三、实践和练习，以及传授教导，把知识转化成自己的技能。这种技能可以让你进入更高的阶层。
要注意的是，学习不仅仅是为了找到答案，更是为了找到方法，只有掌握解题的思路和方法，才算拥有解决问题的能力，此外，还要不仅仅局限于知道，要学会理解和思考；学习的目的就是发现自己的不足和上升空间，从而才能让自己成长。学习是为了改变自己的思考方式，改变自己的思维方式，改变自己与生俱来的那些垃圾和低效的算法。总之，学习让我们改变自己，行动和践行，反思和改善，从而获得成长。
二、源头、原理和知识地图
2.1 挑选知识和信息源
要学会挑选信息源，一般要满足以下几点
- 第一手资料，不是被别人消化过，添油加醋的二手资料
- 是靠谱的，有大公司背书的，被时间和实践检验过的
- 也应该是加入了自己的思考，可以引人深思的，所谓信息的密集很大的文章
2.2 勿在浮沙筑高台：注重基础和原理
如果了解底层的 Socket 编程，了解多路复用和各种 I/O 模型（select, poll, epoll, aio, windows completion port, libevent 等），那么，对于 Node.js、Java NIO、Nginx、C++ 的 ACE 框架等这些中间件或是编程框架，你就会发现，无论表现形式是什么样的，其底层原理都是一个样的。
无论是 JVM 还是 Node，或者是 Python 解释器里干了什么，它都无法逾越底层操作系统 API 对“物理世界”的限制。而当你了解了这个底层物理世界以后，无论那些技术玩成什么花样，它们都无法超出你的掌控（这种感觉是很爽的）。
说白了就是了解底层，上层应用都是基于底层的，而且底层的基础知识和原理类的知识，都是经历过长时间考验的，也是历史上任务的智慧结晶，比如：TCP 协议的状态机，可以让你明白，如果你要设计一个异步通信协议，状态机是一件多么重要的事，还有 TCP 拥塞控制中的方式，让你知道，设计一个以响应时间来限流的中件间是什么样的。
3.3 使用知识图谱
大概意思就是，可以让自己把类似的知识归类，并且，学习一门新技术，要问自己，学习这个新知识的目的是什么，他解决了旧知识的什么痛点，又是如何解决的，为什么这样解决
三、深度，归纳和坚持实践
3.1 系统的学习
学习某个新技术，要多问自己几个为什么，建议通过填写以下知识模板的问题，都了解了，才算是自己学习了这个技术了
- 这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或者想要解决什么问题。如果不知道这个，可能会理解不了里面的设计理念
- 这个技术的优势和劣势分别是什么，或者说，这个技术的 trade-off 是什么。要清楚这个技术的优势和劣势
- 这个技术适用的场景。一般分为业务场景和技术场景
- 技术组成部门和关键点。就是技术的核心思想和核心组件
- 技术的底层原理和关键实现。了解这个东西底层依赖了什么技术，参考 docker 底层技术剖析（Docker | 酷 壳 - CoolShell）
- 已有的实现和它之间的对比。
3.2 举一反三
如何学会举一反三？首先咱们拆分下举一反三的能力，可分为以下三种基本能力
- 联想能力：同一种事物不同用法，或联想与之相关的事物
- 抽象能力：这点还不太理解，解决问题的时候要学会试着把这个问题抽象
- 自省能力：就是自己找自己的毛病然后解决，比如说实现了一个功能点，要想想这样实现会不会有啥问题，如果怎么怎么样，会不会出什么问题，会的话如何解决
如何训练自己举一反三的能力？
- 对于一个场景，制造出不同的问题或难题
- 对于一个问题，努力寻找尽可能多的解，并比较这些解的优劣
- 对于一个解，努力寻找各种不同的测试用例，以图其健壮
3.3 总结归纳
做总结归纳的方法：把你看到和学习到的信息，归整好，排列好，关联好，总之把信息碎片给结构化掉，然后在结构化的信息中，找到规律，找到相通之处，找到共同之处，进行简化、归纳和总结，最终形成一种套路，一种模式，一种通用方法。
3.4 实践出真知
要学以致用，别空谈理论，实践是很累很痛苦的事，但只有痛苦才会让人反思，而反思则是学习和改变自己的动力。
3.5 坚持不懈
说到底还是靠坚持，当然，坚持也不是要苦苦地坚持，有循环有成就感的坚持才是真正可以持续的。所以，一方面你要把你的坚持形成成果晒出来，让别人来给你点赞，另一方面，你还要把坚持变成一种习惯，就像吃饭喝水一样，你感觉不到太多的成本付出。只有做到这两点，你才能够真正坚持。
四、如何学习和阅读代码
4.1 读文档还是读代码
杰夫·阿特伍德（Jeff Atwood）说过这么一句话：“Code Tells You How, Comments Tell You Why”。
- 读文档：知道为什么要这样做，重思想
- 读代码：知道是具体如何做，重实现
如果你想了解一种思想，一种方法，一种原理，一种思路，一种经验，恐怕，读书和读文档会更有效率一些；如果你想了解的就是具体细节，比如某协程的实现，某个模块的性能，某个算法的实现，那么你还是要去读代码的。
4.2 如何阅读源代码
建议满足以下条件后再去阅读源码：
- 基础知识：要有相关语言的基础技术知识
- 软件功能：要熟悉这个玩意儿到底是干啥的，有啥功能特性
- 相关文档：要读过阅读软件的相关文档，Readme 也好，Release Notes 也好，Design 也好，Wiki 也好，这些文档可以让你明白整个软件的方方面面
- 代码的组织结构：要知道每个包都是干啥的，每个目录都是啥样的功能
然后接下来可以了解这个软件是由哪部分代码构成的
- 接口抽象定义：任何代码都会有很多接口或抽象定义，其描述了代码需要处理的数据结构或者业务实体，以及它们之间的关系，理清楚这些关系是非常重要的。
- 模块粘合层：中间件，代理委托，依赖注入等
- 业务流程：不必关心细节，站在高层看数据处理流向，一般自己画一个数据流程图或时序图
- 具体实现：上述三个理解了，大概心里有数了 ，现在可以看具体实现，但是看的时候要注意看重点
- 注意业务逻辑和控制逻辑分开看：业务逻辑不必多言，就是业务处理逻辑；控制逻辑就是 flag 之类的控制变量、多线程处理、异步控制、RPC 调用及对象序列化反序列化这些
- 出错处理：如果没有特殊情况，出错处理这些东西其实可以不太关注，排除此干扰因素，高效阅读代码
- 数据处理：比如倒腾数据的 DAO、DTO 这些，不是主要逻辑，也可以不关注
- 重要的算法（核心关注）：比如信息推荐算法，全局唯一 ID 算法，一般都比较难读，但是也是最有技术含量的一部分
- 底层交互：和操作系统或 JVM 的交互，通常需要底层知识，不然很难读懂
- 运行时调试：debug 一下，自己跑跑看看，会好很多
4.3 阅读代码步骤总结
- 一般自顶向下，从总体到细节的读法
- 画图是必要的，程序流程图，调用时序图，模块组织图
- 代码逻辑归类，排除杂音，关注主逻辑
- debug 跟踪一下代码，跑一跑具体看看正儿八经跑起来数据逻辑等等是啥样的
- 要有一个好用的 IDE，读代码可以跳来跳去，效率也高
五、面对枯燥和量大的知识
5.1 如何面对枯燥的知识？
一般枯燥的知识都是比较偏理论的
- 面对这个知识，要想一下自己为什么要学？然后先了解一下使用场景，学点实用的操作，再回过头看理论；比如说想学《TCP/IP 详解》，可以自己先试着写一个通过网络通讯的 demo 软件，然后再回过头来看，到底是咋做到的，就能收发消息了
- 学习需要反馈，要带着问题去学习，学完之后问题解决，这个反馈会很棒
- 找牛人讲解，也是不错的手段
5.2 如何面对大量的知识
- 一点一点学，一口一口吃，注重基础，画知识图，多问为什么，多动手，坚持
- 学习的目的，是要学到本质上，学到原理上，要经得住考验的，把学习当做投资
- 带着问题去学习，带着需要解决的挑战去学习，会获得源源不断的学习驱动力
- 多做笔记多分享，学习完毕及时输出
- 有条件的话可以找个同路人，有人同行会好很多；就算找不到，读者和观众也会给你点赞，这也是动力