我是一名程序員，幾個月前剛過完四十歲生日。某個星期六的早晨，我參加了一個 React Native 技術交流會，演講者正在竭力說服我們為什么它會成為移動開發領域真正的下一個大事件。但對我來說，它有點像十五年前的 jsp ，將所有的邏輯都放在演示代碼里面。但我“老”了，我認為這是因為自己還沒有完全理解它。

演講者展示完 ppt 后，現場進行編碼，還展示了大約半打我沒聽說過的配套工具，這些都讓我感到有點沮喪。

當然，我并不是真的驚訝。在過去20年里，我也掌握了一些比較流行的技術，并享受駕馭它們的樂趣。新的東西總能給編程帶來一絲激動的體驗，并且能讓事情變得更容易、更快和更清楚。但是在這個特別的早晨，在40歲的這個門檻上，我不得不承認我感覺有些落伍。我知道如果想跟上節奏，我得繼續付出，拋棄一些已經充分吸收的知識，吸收一些新的知識，為下一次旅程做準備。

我在想，我的編程生涯不像其他的專業人士，醫生到了40歲不用擔心他對血管系統的知識會蒸發，同樣的，律師、水管工、會計、英語老師，也是如此。他們積累的知識是相對穩定的，并隨著年齡會給予他們相應的尊重和補償。但是在編程領域，20年的經驗，似乎并沒有賦予同樣的優勢。

兩個概念

當然，我們的行業也不是那么糟糕 —— 程序員需要愛上很多東西 —— 有趣的是，無休止的跟進，好像是我們這個領域或多或少獨一無二的特點。編程生涯是真的如此不同嗎？如果是，為什么？對我們的事業軌跡來說又意味著什么？我想從以下兩個觀點來嘗試回答這些問題。

第一個是知識衰退。我們所知道的一切，不僅僅是編程，都有一個有效期，過了這個期限將不再有用。我16歲學會了開車，到現在依然用的很好，這種技能可以認為有一個相對較長的半衰期 。醫生的知識會越來越淵博，是因為他學習的每一件事情都是基于他以前的知識。而在編程領域，無論好還是壞，我認為：

程序員所積累的編程知識在十年后將有一半沒用。

這可能有些偏激……但起碼對我來說，似乎是正確的。如果我在這個期限中不學任何其他的東西，我敢打賭，只有大約一半的知識我可以在2026年繼續使用（比如長期活著的 SQL ），另一半可能都是沒用的（React Native，也許？） 。當然，我會不斷獲得新的知識來取代要死掉的那些東西，但這足夠嗎？ 2026年我會比現在知道更多（有用的）知識嗎？

這也就是帶來了第二個概念，知識積累速度。在所有領域，必須滿足一定的知識門檻才能獲得“認證”（或至少可聘用），職業生涯的早期通常都是在努力獲取知識。然而，在編程領域，由于知識的快速衰減，似乎我們從來沒有真正度過“學生時期”，我們必須永遠一直學習。

三個階段

如果去記錄程序員的知識衰退和積累速度，我認為可能會是這樣：

在職業生涯的開始，可以稱之為熱切的學徒階段，積累知識比較容易。一切都是新的，每個經驗都是獲得更多知識的工具。而且，由于年輕，我們不會有太多的義務，所以可能不介意花幾個晚上和周末拿起新的語言和框架。重要的是，雇主對我們的期望值也比較低，我們可以在工作期間摳出一點時間來填補知識。這是一個有趣的階段，連自己都沒意識到自己有多堅持。

然后，我們不再是新手，成為了自給自足的開發者。我們在學習中的投資已經得到回報，所知道的一切全部有用。在這個充滿知識的階段，我們開始贏得客戶、同行和管理者的尊重，獲得頭銜、薪水和機會。雖然我們當時不一定看得出來，但這也是一個重要的轉折點。

兩件事情發生了。首先，“高級”的晉升不僅僅是金錢，而是更多的期待。雇主需要他們的“明星程序員”成為領導者 - 幫助初級開發人員，審查代碼，執行訪談，參加更多會議，幫助他們維護、構建復雜的舊版軟件。這一切都很合理，但它巧妙地犧牲了我們的知識積累速度，我們不再有時間去讀一些科技博客、文章。第二，這時候，我們首次體會到（或至少認識到）一點點知識的朽爛，早期學到的一些東西開始過時了。

隨后，我們進入第三個，也是最后一個階段，衰落和流失。是的，我們是知識淵博和富有成就的，但我們也明白，事實上知道的已經比最初階段更少（有用的）東西。我們可能沒有時間積累足夠的新知識來填補，這是令人沮喪的。我認為這就是為什么，在這時候，許多人開始轉向 - 管理、銷售、測試或農業（我的夢想）。我們意識到需要再次努力來保持我們的水平和熟練度 - 不然的話，我們的工作會在5年后比現在更糟。

兩個方向

我正處于第三階段。我還是很喜歡學習，但我明白，不努力的話，我可能會一直保持在“專家”的平衡狀態邊緣。

首先，我嘗試采取長遠的觀點。不要過度榨取自己，要盡可能的取得獲得新經驗的機會。我看到不少同事雖然獲得了豐厚的薪酬，但職業很少有機會接觸新興事物。再過五年，他們會意識到他們的寶貴知識已經蒸發，薪酬與實際價值相去甚遠。在某些情況下，我認為短期內賺更少的錢（有更好的雇主）會在長期的職業生涯中產生更多的錢（和穩定）。

第二，考慮到時間有限，我試圖去學習那些耐用的知識。也就是說，把精力投入在那些有更長的衰減期的知識上，比如，算法邏輯、應用安全、性能優化和架構。