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通过前一个步骤，找到的可疑应用名单后，我们逐个点击应用名，进行应用总览视图，分析应用的关键指标。ARMS会收集和展示选定时间内应用的总请求量、平均响应时间、错误数、实时实例数、FullGC次数、慢SQL次数、异常次数和慢调用次数，以及这些指标和上一天的环比、上周的同比升降幅度。我们主要关注这一些信息的环比以及同比升降情况，还可以修改右面右上角的时间段，来调整统计时间范围。

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书本知识主要是传道——讲述抽象原型，而对其具体应用场景的讲述往往含糊其辞，对抽象原型之间的关系也是浅尝辄止。采用同样精确的语言去描述应用场景和关联关系将会失去重点，让人摸不着头脑。所以，仅仅通过看书来获得成长就像是用一条腿走路。

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确定目标优先级。比如：成长、生活、绩效。
确定每个目标的下限。从优化理论的角度来看，这被称为约束。比如绩效必须在一般以上，之前已经规划好的旅行不能更改，必须读完《Effective Java》等等。

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比如，密码学被认为是门非常高深的学科，但是一大类密码技术的基础是数论中一个非常简单的理论——素因数分解：给出两个素数，很容易算出它们的积，然而反过来给定两个素数的积，分解的计算量却非常惊人。

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特别需要避免的是“ 在其位不谋其政”的情况。团队越大，在管理方面需要投入的精力就越多。在管理技巧不成熟，技术眼界不够高的前提强行负责大团队，可能会导致个人疲于应付，团队毫无建树。最终“ 一将无能，累死三军”，效果可能适得其反。

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比如下面这个流传很久的段子：越高级的语言就越没有技术含量。但真是这样吗，就拿Java和C来说，这是完全不同的两种语言，所需要的技能完全不同。C或许跟操作系统更加接近一点，和CPU、内存打交道的机会更多一点。

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第一类常见的问题是沟通的可靠性。从可靠性的角度来讲，沟通分为TCP模式和UDP模式。TCP模式的形象表述是：我知道你知道。UDP模式的形象表述是：希望你知道。TCP模式当然比较可靠，不过成本比较高，UDP模式成本低，但是不可靠。在沟通可靠性方面，常见错误有如下两种：

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根据经典的“探索和利用”(Exploration and Exploitation )理论，良好的用人方式应该如下：

首选选择相信，在面临失败后，收缩信任度。

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动手解决线上性能问题也是提升性能优化能力的关键。如果有机会，跟着高手学习，分析性能优化解决方案案例（我们技术博客之前也发表了很多这方面的文章），也是快速提升性能优化能力的手段。

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掌控团队成员的张弛度。大项目持续时间会比较长，也包含不同工种。项目实施是一个不断变化的动态过程，在这个过程中不是整个周期都很紧张，不是所有的工种都一样忙。