我是一名应届生,我觉得拿到心仪的offer不难

简介: 作者简介:阿里巴巴 nacos 项目管理委员会成员阿里巴巴 spring-cloud-alibaba 项目提交者阿里巴巴 nacos-spring-project 项目维护者阿里巴巴 nacos-springboot-project 项目维护者spring-cloud/spring-cloud-sleuth 项目贡献者阿里巴巴云原生日讲师2019年第一季阿里巴巴编程之夏学员2018年中国大学生服务外包大赛三等奖(国家级)2017年大学生创新创业大赛校级立项2017年杭州电子科技大学互联网+大赛二等


88519D06-874D-4651-8979-6499B25C2A82.png

01起源

不知不觉大学四年时光就过去了,而我,不仅仅是一名应届毕业生,同时,也是一开源项目的PMC。

与开源结缘是在大三上的时候吧,那个时候是由于与同学承接了一个商业外包,因此使用一个WxJava的开源项目,在项目交接之后,我打算用golang重新翻译此项目,因此去学习了一下,在学习期间发现了几个小问题以及贡献了一个优化,算正式与开源结缘了吧。

真正完全参与开源,是从大三下开始,那个时候经常和学长去参与各种技术讲座,比如Flink、Apache APISIX网关的宣讲、Service Mesh、分布式DB、服务治理等等。

然后在四月的一天,学长给我了一个社区群,是有关服务治理的开源项目,而我正好想从理论到玩具的学习方式,转为理论到实践的,将所学真真切切应用在实际当中,从这一天开始,真真切切的开始投入到开源当中。


02前进

参与开源,其过程就好比RPG游戏一般,一路升级打怪,从最开始的在SDK侧新增简单的增删改查功能,到参与维护两个spring生态组建的维护。这期间,重新学习了spring内部的原理。对于Spring的整个设计理解,又更近了一步,能够更加灵活的运用Spring提供的各种钩子去实现用户对于组件的需求。

期间比较自豪的事情,是发现了spring-cloud-seluth的bug,并提交PR进行了fix,其实发现这个问题的路途,比较曲折,最开始是有用户反馈zipkin无法与服务治理中心进行整合,于是我根据带我的PMC提供的资料,去zipkin社区以及他的源码研究了一下,发现zipkin从某个版本开始,他们自己写了一个webserver,因此无法使用spring相关的能力将zipkin-server注册到服务治理中心,因此我进行了一个简单的测试,将注册时机进行了简单的调整。

但是由于过于定制化,因此没有进行回馈(其实问题的根本原因倒不是这个),只是将方案告诉给有此问题的相关用户。后面再持续跟进此问题时,发现仍然有zipkin与服务治理中心存在整合问题,但是这次是客户端,因此进行长时间的问题跟踪调试,最终确定问题的原因,然后进行反馈,提交PR进行修复。

这一次的经历,使得我对于问题的解决,不再是只会埋头谷歌或者百度,而是从问题本身出发,去跟踪、观察问题,并成功解决。


03突破

有了上面一次的经历,使得我更加有信心参与开源,接着,我从客户端转战服务端,真正切入服务治理中心的核心。

而此时,我已经成为commiter了。因此为了能够更好的参与项目,同时符合commiter的身份,我重新开始学习项目的源码、设计,纠正了许多之前第一次看源码时出现的理解误区,对于某些功能模块代码的设计有了更深的理解。同时,高可用的思想也在源码中穿插着,使得我后面在实习中,参与项目的改造时,思考了更多的东西。

成为commiter之后,不知道是不是初生牛犊不怕虎,我接受了内核模块的重构以及去MySQL依赖这两个艰巨的任务。其内核重构设计了一致性协议层的抽象设计、寻址模式的统一、事件机制的统一,其中,最难的莫过于一致性协议层的抽象以及设计了。

其实,但是对于一致性协议了解的不是很多,只是知道CAP、BASE理论而已,因此,接过任务之后,开始各种开源项目源码的探究,比如JRaft、Etcd、Memberlist、hashicorp/raft等等,同时下载了各类的电子PDF进行学习,为我后面的工作打下了一定的理论基础。


04探索

待秋招以及实习结束之后,我正式开始了相关任务的工作,设计文档编写、基础理论支持、相关项目设计学习、代码编写,其实就是一个需求,从成立到最终产出的全过程,其综合性挺强的,这个时候的代码设计不再是随心所欲了,将一个单机的关系型存储变为一个分布式强一致性的关系型存储,其必须保证数据的一致性、事务的ACID性质,需要结合大量的资料以及前人项目的设计进行参考,当时提出的思路方案,就有四五种,其中,为了从数据库内部解决这个问题,还去学习一下apache derby的源码——插入一条数据的流程是怎么样的以及他的master-slave机制的实现,可以说,通过这些的前期准备以及与其他大佬们的交流,使得我后面的代码编写更加游刃有余。


05感想

其实对于应届生的我,参与开源项目并且成为commiter,也算是我的一项优势吧,也正因如此,我在秋招的时候基本是面试一家收获一家公司的offer,其中也不乏SP。

参与开源项目,是一个将理论付诸于生产实践的有效途径,它让你需要考虑各种因素,比如接口设计、新老版本的数据兼容、可扩展性、边界因素的思考等等,同时还会使得自己知识面的横向以及纵向的延伸;不仅如此,参与开源,你需要和世界不同的开发者进行思想的碰撞交流,有时候通过交流,能够使得自己对于自己的设计有更深的认识,发现设计上的不足,同时也锻炼了自己口述、文字的能力。


虽然自己没几天就要去某大厂工作了,但是还是希望自己能够保证工作质量同时深入学习工作方向内容的空闲时间,保持对开源参与的热情,从开源中学习,并将自己学习的知识回馈当中。

相关文章
|
6小时前
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
Qwen3.7-Max是阿里云百炼面向智能体时代推出的新一代旗舰模型,对标GPT-5.5、Claude Opus 4.7等闭源旗舰。该模型支持百万级token上下文窗口,具备顶级推理能力、多模态搜索与视觉理解增强、流式输出低延迟响应等核心优势,覆盖编程、办公、长周期自主执行等复杂场景。同时支持OpenAI接口兼容,便于系统快速迁移。用户可通过Token Plan团队或节省计划等订阅方式灵活调用,适合企业级高要求场景使用。
7204 31
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
|
6小时前
|
数据采集 人工智能 前端开发
让 Coding Agent 从黑盒到透明:阿里云 Agent 观测审计数据采集实践
AI Agent 规模化落地带来执行黑盒、行为难追溯、成本难度量三大难题。阿里云基于 OTel 标准,面向 Coding Agent、个人通用助理和框架型 Agent,推出 LoongSuite Pilot、插件及探针等无侵入采集方案,让 Agent 实现可看见、可分析、可审计、可治理。
629 140
|
6小时前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
阿里Qwen3.7-Max评测:Agent能力显著提升,耗时与调用成本大幅下降
阿里云百炼推出面向智能体的旗舰大模型Qwen3.7-Max,具备长周期自主执行能力,显著提升编程、办公自动化等复杂任务处理水平;支持MCP集成与多框架兼容,并以限时5折+100万Tokens免费试用大幅降低使用门槛,助力企业高效落地AI应用。在阿里云百炼平台快速体验:https://t.aliyun.com/U/fPVHqY
|
6小时前
|
人工智能 弹性计算 运维
阿里云发布堡垒机智能运维Agent,运维交互进入自然语言新时代
支持自然语言运维,提升效率与安全双保障。
1159 1
|
6小时前
|
人工智能 安全 定位技术
CodeGraph深度解析 让Claude Code工具调用直降七成的核心原理与实操教程
如今以Claude Code为代表的AI编程智能体已经成为开发者日常编码、项目重构、漏洞修复的必备工具。但在长期使用过程中,几乎所有开发者都会遇到同一个明显痛点:AI虽然具备强大的代码生成与分析能力,却常常陷入盲目探索的循环中。
1223 2
|
6小时前
|
存储 定位技术 数据库
CodeGraph 如何让 Claude Code减少 7 成工具调用?
CodeGraph 为 Coding Agent 提供本地代码知识图谱,把函数、类、调用链和框架路由提前整理成“项目地图”,减少盲目搜索和文件读取。它不是新 Agent,而是上下文基础设施,让 Agent 更快找到正确代码路径,平均减少 7 成工具调用。
1296 3
|
6小时前
|
人工智能 弹性计算 安全
阿里云618活动时间、活动入口、优惠活动详细解读
2026年阿里云618创新加速季已全面开启,作为年度力度最大的云产品促销活动,本次大促覆盖轻量应用服务器、ECS云服务器、GPU云服务器、数据库、AI算力、安全服务、CDN等全品类产品,推出5亿元算力补贴、新用户限时秒杀、普惠满减、企业专享、免费试用、云大使返佣等多重福利,个人开发者、中小企业、AI团队均可享受专属低价。本文将系统梳理2026年阿里云618活动的完整时间节点、官方参与入口、各类优惠细则、使用规则、热门产品推荐及实操代码,帮助用户精准参与、高效省钱,以最低成本完成上云部署。
1045 5
|
6小时前
|
人工智能 自然语言处理 算法
|
6小时前
|
人工智能 自然语言处理 安全
Vibe Coding 实战:别盲目跟风,先分清 vibe coding 适合什么场景
本文系统总结vibe coding实战经验:明确其适用场景(原型、小工具、标准化模块),剖析5步落地流程(场景判定→结构化提示词→目录初始化→分模块生成→自动化校验),指出四大常见误区,并推荐适配工具Trae。强调“场景匹配+规则前置”是提效关键,避免盲目套用。
860 1
|
6小时前
|
人工智能 运维 API
2026年阿里云百炼通义千问Qwen3.7-plus深度介绍 功能特性、使用优势及618大促订阅方案指南
大模型技术的普及,让AI能力逐步融入个人办公、内容创作、代码编写、企业运营、教育培训等各类场景。不同定位的模型对应不同使用需求,旗舰级模型性能强劲但使用成本偏高,轻量化模型价格低廉却难以胜任复杂任务,而介于两者之间的中端主力模型,凭借均衡的能力、亲民的定价、广泛的场景适配性,成为绝大多数个人用户、小型团队、中小企业的首选。
408 1