?作為一個大齡后端開發，看到這個問題，真是挺感慨的。

在不少人的眼中，可能十年，甚至五年以后，自己的辛苦積累的編程知識就沒用了。

其實并不是這樣，我們要把后端的需要掌握的技術分為三個層次來看。

?

計算機基礎

主要是操作系統、數據庫、數據結構和算法、計算機組成原理、計算機網絡 、編譯原理，這些知識幾十年都沒有變化，再過十年也不會變。 

基礎穩如泰山，對它們進行投資永不虧本。

中間層和應用層

這兩層隨著時代的變遷在劇烈地重構。

但是一個人積累的知識10年后還剩下多少， 要看一個人入行的時間處于技術發展的哪個階段。

技術的發展也不是顛覆性的，而是漸進性的，它不會一下子消失，只會邊緣化。 

小李在90年代中后期入行，他之前花大精力學習了VB、PB、Delphi這些開發C/S應用的軟件，準備大顯身手，可是那個時候正是桌面時代向互聯網遷移的關鍵點，十年之后他就會發現桌面C/S應用被邊緣化了。

小張在互聯網早期的時候入行，他陸陸續續接觸到了ASP，JSP，EJB，Websphere, Weblogic，Struts、jQuery、SOA、Ruby on Rails，這些技術十年，甚至二十年之后還在用，只不過只能在遺留系統來維護了。

小劉在移動互聯網火爆的時候入行，他一上來接觸的可能就是nginx、 Redis、ElasticSearch 、Kafka、Docker、k8s之類的技術，十年之后，只要沒有大到足以干掉移動互聯網的技術變革，這些技術應該還會在。

技術消失的原因

技術的消失和邊緣化主要有兩個原因：

1.不好用

EJB笨重繁瑣，被輕量級的Spring替代。

ASP，JSP寫網頁，很容易把邏輯和顯示混到一起，把代碼搞得一團糟，最后被前后端分離的技術替代。

Struts配置繁瑣，被SpringMVC，SpringBoot徹底淘汰

2. 不夠用

互聯網和移動互聯網的爆發式發展，對于高并發，大流量，大數據產生了強烈的需求：

例如為了解決C10k，C100k問題，出現了epoll（2002）和nginx（2004）這樣的大殺器。

為了解決數據庫讀寫緩慢，出現了Redis（2009）、ElasticSearch（2010）。

為了解決數據庫單機性能不足的問題，出現了主從分離，數據復制......

為了單體應用維護成本高、無法靈活擴展，部署周期長的問題，出現了微服務（2012），服務發現，熔斷，負載均衡，注冊中心等相關技術。

為了解決分布式環境下高吞吐的消息訂閱，出現了Kafka（2011）。

為了解決環境不一致，應用部署的問題，出現了docker（2013）, k8s（2014）。

......

程序員所在的殘酷環境

理論上來說，很多技術的本質并沒有變化，變化的只是形式。

無論是ASP、JSP、Struts、EAD4J、SpringMVC，RoR......都是Web編程，要解決的本質問題都是URL和代碼的映射，數據的驗證、轉換和綁定，Web安全....  

無論是Hibernate、MyBatis、ActiveRecord，都屬于ORM的范疇。

Spring Cloud那些服務注冊和發現，很明顯有著SOA時代的痕跡。

只要把原理搞定了，就像黑客帝國中的Neo看透Matrix一樣，可以在技術領域任意馳騁。

現在最大問題在于，互聯網發展太快，編程技術層出不窮，學不過來。

由于技術太多，每一項技術都需要花費大量的精力去學習，想要精通所有知識幾乎不可能。

有基礎的老程序員會學得更快，他們能迅速掌握、理解其中的技術原理，但是在技術的細節，最佳實踐層面，老程序員和新程序員不容易拉開差距。

對于兼顧管理的技術人來說，更不可能深入這些技術的細枝末節，能在理解原理后在關鍵點上和團隊成員進行討論就不錯了。

如果公司主要浮在應用層搞業務的定制開發，就不需要去研究底層的操作系統、數據庫、編譯、計算機網絡、分布式系統，也就不需要深厚的技術沉淀， 大家都是CRUD Boy，調包俠，面向Google/Stackoverlfow/百度編程......

那老程序員積累下來的經驗就沒什么用，相對新程序員的性價比就不高。

可惜，這樣的公司在國內是大多數，互聯網行業烈火烹油之時大家都好，一旦形勢變化，裁員就會落到薪水更高的老程序員身上。

在中國軟件業，不是技術在淘汰人，是人在淘汰人。?