程序员的第一生存法则是什么

程序员的职业生涯，第一生存法则是什么？

追求理想、兴趣与爱好？ 不免有点奢侈。坚守道德、信仰与纯粹？ 也许太高尚了。

平衡生活与工作、兼顾家庭与公司、妥善处理人际关系、熟练掌握沟通能力与谈判能力、扩大社交圈、耐得住寂寞、熬得了夜、活到老充电充到老、懂得取舍与妥协、低调做人高调做事… 本文暂不打算灌输这类心灵鸡汤。

打开格局、扩大视野、开阔眼界、看准趋势、远见卓识，成为华尔街的宽客、CEO、CTO、首席科学家、首席架构师… 不幸的是，90%的量产程序员穷极一生，也注定无缘赖此生存，因为这个领域，天赋与机遇缺一不可。

数据结构、设计模式、算法架构、模型抽象、操作系统原理、编译器原理、概率统计、数论、代数、几何、微分… 相信我，90%的量产程序员编程10年，赖此生存的时间也不超过10天。

那程序员生涯的第一生存法则是什么？

很简单，拥抱开源，拥抱变化。远离远离开源的公司，远离技术落伍许久的团队。

职业生涯，无论做什么，第一要务是生存，而且应该是越过越舒适的生存。譬如律师、医生，程序员亦是如此。

程序员，到 34 岁了，被公司直接或变相辞退了，是挺悲催的。

但更悲催的是，离开这里，居然无法找到（至少）和之前同水平待遇的工作…

原因何在？

因为不少程序员都固执的认为自己所在的公司、所在的部门、所在的团队会基业长青，自己只需要埋头苦干，耕耘好自己的一亩三分地就能安享太平。

可现实是，你的工作并不是你想象的那样不可替代，你的业务代码也许一个初出茅庐的毕业生就可以接手，你的团队、部门、甚至公司也可能会在你想象不到的时刻宣布解散。

如果你的工作只是基于公司内部的闭源框架或陈旧的架构体系，调用一下接口，写写业务代码，修复一下bug，离开这里，还剩多少竞争力呢？

试想一下，同样是业务系统开发，一个基于Spring（称得上Java第一开源框架）、Spark（大数据开源框架）、Kafka（消息中间件）开发的程序员，和一个基于Spriii、Spaaa、Kafff（泛指公司内部专用的框架）开发的程序员，能力相当，走出这家公司谁更吃香？

再试想一下，同样是应用开发，一个玩转 Spring、Struts、Hibernate（Java开源老三样）的程序员，和一个玩转 Spring、SpringMVC、Mybatis （Java开源新三样）或 Spring Boot 的程序员，水平相当，出去面试谁更可受欢迎？

即使只是一颗螺丝钉，也要做一颗技术领先，在外界受欢迎的螺丝钉。去哪都能如鱼得水、畅快优游。

这也是90%的普通程序员，首要应该思考的问题。

当然，这不是让你心猿意马，而是要时刻保持危机感，否则一不小心就走入了职场死胡同。

职场上，最好的生存保障是，走出这家公司，我依然能过得很好，或更好。

公司实行成本优化，开始清退 34+ 的程序员了？挺好，对面那家公司正想双薪挖人。

项目市场反馈不行，团队面临解散？没事，另外团队的 Leader 前几日刚找我聊了，正希望我加入。

Salesforce 来推销他们的 SaaS（企业软件即服务）服务了，IT部门又可以优化几个人员了。正好，那家18薪出国游的公司正在招人，技术要求很匹配…

在一家远离开源的公司，或技术落伍许久的团队，即使你是首席架构、技术总监，熟练掌握公司或团队内部的各种框架，配置和接口倒背如流，还能一一填埋这些框架的各种坑，那又如何？

35岁了，换了一家公司，也许你又归零成了小白，因为别人不玩你这一套。

诺基亚塞班系统的专家，别说去微软了，即使去诺西（诺基亚西门子通信的简称），很多都得从头再来。

百度 Pyramid（细节自行百度）项目组的大拿，还不如一个精通 Hadoop 配置的工程师更有市场。

SAP、Oracle EBS 开发的资深工程师，选择公司的余地远比不上一个初级 React 工程师。

之前参加过一些创业项目的路演，遇到过一个项目，创始人是两位博士，号称研发了最先进的深度学习算法，用于医学扫描成像的癌症诊断。

但是，TensorFlow（谷歌）、CNTK（微软）等深度学习开源框架的图像识别算法，在癌症检测方面也许可以碾压小创业团队所谓的绝门秘笈。挺替他们的投资人担心的…

目前为止，只说了 90% 的普通程序员，那还有 10% 精英程序员呢？

毫无疑问，精英程序员更应该拥抱开源，因为那才是实现个人价值，提升个人影响力的最佳途径。

如果 Spring 没有开源，就不可能获得如此广泛的应用，Rod Johnson（Spring 之父）的影响力也会大打折扣。

如果 Lucene、Hadoop 没有开源，很多人可能都不知道 Doug Cutting（Lucene、Hadoop 之父）为何许人也。

如果 Linux、Git 没有开源，也许就没有 Linus Torvalds（Linux、Git 之父）的享誉世界。更重要的是，这个世界可能会被更多的蝗虫入侵。

注：“突然间，到处都是微软的产品了，被蝗虫入侵了似的。我并不是说蝗虫是坏蛋，我喜欢所有的动物和昆虫。” —— 摘自 Linus Torvalds 语录：

诚然，如上的大神毕竟凤毛麟角。但大牛级别的程序员走向开源，带来的个人影响力、声誉、技术伙伴、收入、成就感等，都是实实在在的。

说了这么多，也许你也挺无奈的，因为你所在的项目所用的技术体系，刚好是公司专有且闭源的，那怎么办？

你可以默默的把这篇文章转给你们技术领导看看，看他有没有这个思想觉悟。

如果领导悟性不够，半晌没有回应，你可以提点他一下：无论实习码农，还是技术大牛，现在优秀的人才都拥抱开源去了，我们再这样下去，会招不到优秀的人才的…

如果非常不幸，你从事的是银行、基金、保险、电信、电力、石油等领域的业务，而且还是古董级别的项目，领导说稳定才是第一位的。那你也有三条路可以走：

1、祈祷自己早日实现财务自由（据年初的胡润报告，一线城市财富自由门槛是 2.9亿）

2、祈祷所在的公司（部门）能够基业长青

3、更新一下简历，准备跳槽吧~

那这种古董级别的项目怎么办？总得有人维护吧？

加薪！加薪！加薪！不能给予锦绣未来，就给予更猛烈的薪水吧！

最后，即使是第一生存法则，也不是金科玉律。因为世上总存在一些奇葩的人，码农这个群体也不例外。

譬如我找人，最关注的还是逻辑思考能力。写一个新算法，学一门新语言，用一套新框架，不过几周的事情，何必那么纠结。

不过，玩过 Tensorflow 图像识别与目标检测，跑过 ResNet、Inception 等网络的优先…

题外话

本文通篇都是从务实的角度来谈开源的好处，事物都有两面性，那开源的坏处在哪里？

其实前面也提到了一点，TensorFlow、CNTK 等开源框架的算法，完全可以碾压大多数人工智能创业团队所研发的所谓独门秘诀，特别是通用算法领域。

也就是说，不少创业团队、研究院、实验室里，一门心思研究底层算法（包括图像识别、语音识别、翻译、NLP等前沿领域）造轮子的精英程序员、研究员可能会因此荒废多年的心血…

譬如，两个月前，百度推出阿波罗计划，将自家的自动驾驶平台开放。这同时意味着，国内自动驾驶领域的不少创业团队可能会面临被洗牌、解散。如果今后谷歌也来这么一出，行业震荡可想而知。

前些日子，还听我一位在某大厂研究院视觉识别组的同学说：谷歌物体检测与图像识别的API一开放，他们视觉组辛苦了3、4年的研发心血又白费了…

可开源是人类社会进化的最优选择，因为只有开源，才能实现人类顶级智慧的充分共享与协作。除了谷歌、脸书，连一贯封闭的微软、苹果两大巨头都已走向开放。

开源大潮，浩浩荡荡，顺之者势如破竹，逆之者举步维艰。

也许自然规律如此，人类宿命如此吧。