工作态度
- 积极、主动，不是自己负责的模块也需要多了解熟悉
- 沟通很重要，多主动和领导和同事沟通自己的想法，多讨论各自的理解
- 业务上多思考需要完善和提效的部分，技术上多思考优化和提升性能的部分
- 及时总结，完成的任务及时终结收获和感受
技术点方法论
- 这个技术点是干什么的，解决什么问题？
- 这个技术的特定是什么？
- 对比同类，这个技术的优缺点分析
- 通过对比和可以看出这个技术的应用场景分析
- 研究方法论，对这个技术需要解决的问题进行分析和扩展
熟悉项目方法论
- 系统的目的
- 系统的评价指标，量化系统的好坏
- 了解系统的难点、挑战点
- 熟悉现有项目的架构，表设计，学习如何抽象问题
- 评价系统的设计优缺点，如何优化
研究问题方法论
- 搜索文献综述，追寻问题的成因、发展、现状、难点
- 了解问题的架构，如何划分各个子部分问题
- 查文献资料，各个子问题的解决方案和优缺点
- 总结形成自我思考
问题思考法
- 对问题质疑，这个是不是一个真正的问题
- 对问题的来源分析
- 对问题的关键点分析
- 是否遇到类似问题，查看解决思路
- 搜索相关关键词，谷歌
- 找资料解决问题
- 记录问题，和解决办法
- 总结问题
结论思考法
- 对于给定结论做一下剖析
- 分析出结论的关键字，明确含义
- 考察结论的成立条件和证据的正确性，考察逻辑合理性
- 对结论的理解，联想其相关性事物
- 对结论的理解，想一下该结论的反命题
- 复诉结论，分享给他人，加速学习效率
项目流程
- 分析需求的合理性，分析其收益和风险，给需求定级
- 认真研读需求文档，找出需求点，使用SMART分析、立项分析项目
- 分析上下流影响，是否会打垮下游服务等问题，新增功能导致的数据结构或其他改变是否需要通知上游服务
- 认真写设计文档，画出相关交互流程图，日志记录点
- 技术选型，分析选用的理由
- 认真写接口文档，画出流程图，考察细节，以及前后对接大体方案确定
- 认真写测试文档，罗列所有测试项和测试目的以及观察指标
- 编码，写单侧
- 自己测试，完成测试文档的任务
- 联调(分前后端的话)
- 提测(如果有测试)
- 上线后立刻回归测试，记录测试结果
数据侧流程
- 先查询hive，查看结果是否符合预期
- 少量执行几条，看效果，后期上线分批次10% 20% 50% 80% 100%
- 考虑回滚策略，数据如何恢复
- 考虑数据上线的影响
立项总结
- 确定目标
- 分析目标可达性
- 考察实现方法的多样性
- 列出所有计划，分析每一个方案的优缺点，及其对策
bug经验
- 出现bug先看日志，尽可能找日志
- 复现bug，查原因，dbug流程
- 半小时无果，问同事，看看是否有过类似问题
线上工作总结
- 线上出现问题立刻回滚，不要指望修复覆盖错误
- 上线后立刻回归验证
- 上线一台测试情况后再决定是否继续其他机器上线
- 上线失败，查看日志，如果没有则尝试线上重新启动服务看报错
- 敬畏生产环境
工作经验总结
- PREP汇报方法，先说结论在阐述理由举例说明再次强调结论
- 5W2H，对事情的提问原则
- SMART原则分析项目
阅读技术书籍总结
- 快速浏览一遍，了解书籍大体内容
- 再次细度一遍，思考相关细节点，做笔记整理
- 总结全书，画出知识图谱，思维导图
- 复习(相关记忆曲线时间结点)
决策方法论
- 对已有方案的优缺点分析
- 对目标的重要性紧迫性分析
- 按照方案对目标的重要性决策