我觉得最快的办法是深度参与1到2个流量非常大的系统。这不是唯一的办法但是最快的。当然也不是每个人都能遇到这种机会。你唯一能做的是好好准备争取去到一个比较有可能有这样项目的公司和部门。我自己就是这么过来的。职业的前五年待过的公司都相当一般做的事情没有啥难度接触不到高并发的场景。真的几乎没什么实质性的成长。我也不是不努力是努力的方向和环境都不对。后来想通了这件事下了功夫准备进了一家几亿用户规模的互联网公司。进去之后深度参与了C端商品系统的一次完整重构。32台机器70万并发读请求这是大促时的峰值数据。首页、搜索、商详页、购物车、下单、收藏夹、推荐公司几乎所有面向用户的业务系统都依赖它大促时商品域的流量在整个公司排第一。在这种量级的系统里干活和在小流量系统里完全是两个世界。小流量系统里干几年你的思维方式会被限制在功能层面这个接口能不能用、那个bug修了没有、需求文档里这个字段什么意思。到了70万并发的系统里你想的事情完全不一样。缓存命中率够不够、GC停顿会不会拖慢响应、主从延迟会不会让C端用户读到旧数据、大促瞬间收藏夹涌入的流量要不要做隔离。拿几个具体的技术决策来说。商品数据有好几个G放不进JVM堆内存硬放进去GC扛不住所以我们得用堆外缓存数据存在堆外的直接内存里不参与GC扫描。运营频繁加字段不可能每次都去DDL改表结构所以用EAV模型新增一个属性就是在表里加一行记录不需要改表不需要发版。十几个调用方需要的数据差异很大首页只要名称和图片商详页要全量信息下单接口只要价格和库存所以接口设计成Option模式调用方通过传不同的枚举值按需取用各取所需。这些技术决策不是看书学来的是被真实的业务压力逼出来的。你在小系统里干十年也不会遇到这些问题更不会去想这些方案。深度参与这样的系统之后你真正体会到架构设计的作用了。以前觉得架构设计就是画几张图、写写文档走个流程。在大流量系统里你才明白架构设计是从架构层面先确保系统的稳定性。缓存分几层每层承担什么职责读写怎么隔离流量怎么灰度切换降级策略怎么定主从延迟怎么兜底这些架构层面的决策直接决定了系统在峰值流量下能不能扛住。架构没设计好后面写再多代码也补不回来。这种认知只有在大流量系统里被打过、被压过才能真正建立起来。且你每行代码也都不能马虎。注意是每一行代码。在这个量级下每一种你认为不会出现的异常场景都会出现。超时、网络抖动、主从同步延迟、缓存击穿、消息重投递你觉得概率极低的那些边界case在70万并发下变成了日常。一个小疏忽放在小系统里可能永远不会被触发放在这个量级就是一次线上故障。小系统里一个接口响应慢了几百毫秒用户感知不到运维也不会告警。大流量系统里这几百毫秒乘以70万并发线程池直接被打满后面的请求全部排队超时整条链路雪崩。那份细心那份对代码的敬畏那份对技术的追求都是在这种系统下一步一步磨出来的。你可能会说高并发不就是那几套固定的解决方案吗? 没有那么难但是我想说的是没有真正干过永远都是只停留在你有思路而已。这是我想说的。因此我才说大流量系统能让人快速成长但是呢如我上面提到的这种机会确实不是每个人都能遇到。大流量系统集中在互联网大厂和有相当规模的公司里大多数公司的业务量到不了需要处理这些问题的程度。那怎么办?我当年采用的超级笨的办法死扣JAVA基础技术。因为只要有面试机会我唯一能拿到比较好的分数就只有这一条。毕竟我当时的履历实在太一般了。当面试官觉得我基础还不错可能会给机会。当年我就是这么混入到大厂的。纯属个人经历仅供参考。