球迷看到的C罗，在球场上大杀四方，肆意庆祝进球，拿奖拿到手软，看不到的是他日复一复每天三千个仰卧起坐的努力训练。本来可以靠脸轻松吃饭的，还要这么刻苦。
每一个行业中出类拔萃的人物，台下十年功都是必不可少的。码农亦不能免俗。
不同于其他行业的是，作为一个剧烈变化的行业，软件架构的定义和必备条件也在不断变化。下面仅从个人经验来看，之前的这些积累对我自身成长有着巨大的帮助，推荐给读者，不代表权威，欢迎大牛斧正哈。
一、科学上网
1）如果不能上Google，要想尽一切办法上去。
2）如果实在上不去，参考（1）
国内近几年不断涌现出来很多牛人，但是相对而言，国内的牛人的社交分享意愿更弱一些。所以Google是必备武器，你能碰到的问题，Google基本都能帮你找到碰到同样问题的人，以及别人对这些问题的见解。
二、理论基础
大学本科的课程中虽然有很多都是摆设，但是其中有几门课程却是必须完全掌握的，包括，离散数学，数字逻辑，计算机组成原理，数据结构，计算机网络，操作系统，数据库原理，软件工程等。
这也是为什么很多招聘方要求本科以上学历的重要因素，如果你没有学过这些课程，或者已经忘了，那么还是要自己找时间再捡起来。
前三门课程（离散数据，数字逻辑，计算机组成原理），虽然很古老，但是有助于你理解计算机内部是怎么工作的，CPU，内存，主存等部件是如何协作让你的程序运行起来。
数据结构：这个不必多说，99%公司面试必定问的问题，这些基本的结构就是软件架构的砖块。作为一名合格码农要搬砖，先仔细看看砖头长什么样，有什么特性，适用于盖哪些房子，怎么盖用的砖头最少盖得最快吧。
计算机网络：现在应该没有人写单机程序了吧，那么最好还是了解一下对应的5层架构以及各种网络协议吧。
操作系统和数据库原理，推荐这两门课程的原因有两个，其一：因为我们写的程序最后都要使用数据库并且运行在操作系统上，了解使用的windows/linux/unix以及各种关系型数据库的内部工作原理，有助于最大程度上优化自己的程序；其二，操作系统和数据库是N多前辈殿堂级大牛的智慧结晶，里面用到的各种算法，简直就是软件设计的十八般武艺。你在设计的过程中可能遇到的问题，在操作系统和数据库中都有可能找到类似的问题和解决方案。
举几个简单的例子：
程序高并发：操作系统的多进程和多线程，生产者消费者等；
任务调度：操作系统的进程调度，死锁控制等；
资源分配：操作系统文件系统管理，数据库的表空间管理等；
最优次优解：数据库查询优化；
快速查找：操作系统缓存，数据库中的索引，n种缓存，临时表空间；
容错：操作系统容错，数据库分阶段提交等；
软件工程：推荐这门课程并不是因为这门课程本身有多么经典，而是软件工程这件事情本身十分重要。软件工程代表着如何从整体上分析把握需求，并使用合适的方法进行分解，并解决的一个过程，同时，还包括如何使用一些工具或技术让这个过程更加顺畅，包括课本上不会提到的代码仓库管理，模块依赖管理，单元测试，持续集成等等。
在移动互联网时代，由于产品经理角色的存在，很多工程师已经免去了需求分析这一步，这其实是很危险的，因为如果你不深入思考产品经理给出的需求文档背后的深层含义，你不知道下一个版本需求就会变成什么样了，到时候你的整个设计也许就要推倒重来，或者需要大量的重构才能复用里面的模块。
这些理论基础要想全面的掌握绝不是大学四年就可以达成的。知识常学常新，每当在实战中碰到问题时，都可以回头找找，兴许就能和古人会心一笑，找到灵感。
在实践过程中，会因为职业的不同处在不同的领域，那么就要自觉寻找该领域的理论基础，以便对领域有更深刻的理解。比如在文本处理领域，那么就要理解统计学原理的马尔科夫随机过程，比如搜索引擎领域，就要去理解词频，TF-IDF等概念。很多理论知识在书本上是没有的，这时候就需要求助于Google了。
三、规范（Specification）
工作的首要任务是解决问题，这本无可厚非，不过也造成了很多人不求甚解的习惯。
比如，要写一个爬虫程序，各种语言都有很多的库可供调用。但是相当一部分人不清楚HTTP，HTTPS协议的规范，包括EntityHeader和EntityBody是什么作用，分别可以放什么内容，各种错误码代表什么含义等等。导致在使用这些库的过程中遇到一些问题束手无策。
又比如，现在很多Java开发者都在用ORM，写程序确实快了不少，但是不少人却对SQL语言的规范知之甚少，连一个完整的SQL语句都写不出来，更别提检查SQL语句的查询计划，子查询和Join的区别和联系，以及怎么把子查询转换为Join了。这种情况下，怎么能指望写出来的程序有多高效呢？
这些Spec在W3C网站（