过去十年是移动互联网蓬勃发展的黄金期，相信每个人也都享受到了移动互联网红利，在此期间，移动互联网经历了曙光期、成长期、成熟期、现在来说已经进入饱和期。依然记得在 2010-2013 年期间，从事移动开发工作不知有多火，有工作 1-2 年经验的开发者薪资基本是上万，对招的人专业素质要求也不高，入门即可。从 2016 年底至今来看，局面而是另外一番景象，移动开发市场过度饱和，市场上充斥着太多初级开发者，网上一直流传着移动互联网的寒冬，很多开发者找工作都没以前好找，一些岗位常常面临着百里挑一景象，没有个三五年经验，现在 HR 都是刷刷的翻过。

那么不禁要反问一句，现在从事移动开发，无论是 Android 还是 IOS，未来还有发展空间吗？还有随着移动开发越来越向大前端靠拢，甚至原本一些属于原生开发者的岗位也被前端开发人员胜任，想想在本来拥挤的房间里，还要分割本来属于自己那么点空间给他人用，变得更拥挤了，那滋味肯定是不好受了，那么未来我们的容身之地又在哪里呢？

笔者是从 2013 年底开始从事移动开发，刚毕业那么还是从事服务端开发，写着.NET 技术栈代码，至今也有接近 5 年的经验了。我想说，如果仅仅停留在表面的框架上，仅仅停留在使用别人的轮子上，而对于里面实现机制和原理不求甚解的话，那是很容易被淘汰的。但是如果，在移动开发上有一门深度的技能，比如在 Android 中你对移动架构有一定独特的见解，在性能优化上有一定的造诣，对于Android 系统体系有着清晰的认知，并且在一个行业积累了丰富的行业经验，也是亮点所在，那基本就是属于吃香的类型了。所以简单来说，对于一个概念不能停留在使用层面，要深入研究里面构造如何，为何会有这么一个概念，如果没有这个概念，那又会是呈现什么样的局面呢？开发编程也是一样，要追寻的是编程的道，而不是编程的术，别看现在各种流行框架大行其道，要是深入研究下去，一层一层拨开，你也会惊讶里面的实现机制无外乎就那么几种，套来套去，只不过一些开源库作者或组织封装的好而已。

基于目前市场表现，我们都知道下一个风口是 AI，但是作为一个移动开发者如何在即将来临的 AI 时代吃口红利呢。我的回答是：致力于做一个终身学习者，追本溯源去探寻代码世界哪些不变的道，你又会说了，哪些是道呢，简单举例下，比如编程思想、常用的设计模式、设计原则、算法和数据结构、网络通信机制、操作系统、重构原则、架构思维等等。同时在目前发展情形下，也越来越趋向全栈工程师的路线，借用之前在网上看到一篇文章的图，想进阶全栈工程师之路看需要哪些技能，如下：

从图中可以看到技能被分成基础软技能、技术软硬技能，不仅要熟悉移动端开发套路，还要对大前端技术栈也有一定要掌握，同时对于服务端开发流程也要了解，我们很多从事移动开发人员，基本一开始就是从移动端入手，对于服务端开发很多时候是没有概念，这些跟那种从服务端开发转型做移动开发相比起来就处于一定的劣势了，有些甚至不知道 Restful 是什么，还以为是一种框架呢，其实这仅仅只是服务端约定好的接口编码风格而已。

进阶之路

为何会想起写这么一篇文章呢，一方面这几天工作需要，组内正好想规划 2018 年 Android 技术路线，简单来说就是目前我们组处在什么样的水平程度，目前所做项目用的技术处在什么阶段，在未来一年内，项目技术迭代该如何走，走到什么程度。另一方面是从事 Android 开发这几年，一直也没好好规划自己的技术路线，想认真整理下未来进阶之路。我们都知道 Android 技术体系一直很庞大，刚开始学的时候基本是从一个点一个点开始，没有系统全局观概念，同时也是学不过来，从做上层应用开始，到做 Framework 层，然后再到系统层做驱动开发各个层面的开发者都有，绝大部分开发者都是从应用层开发，往往做到 Framework 层就浅尝辄止了，一直以来，做Android 开发有这么两个说法，如果是做应用开发，往应用架构方向发展比较合适，如果是做系统层开发，往往底层驱动比较合适。

看张图：

挑些图中几个点简单来谈谈自己的一些想法。

**移动架构 **

移动架构是 2017 移动技术年度TOP5话题之一，从中就体会到架构是有多火，记得刚开始学 Android 时候，哪有现在那么框架，那时候谈架构的更多是在服务端开发，比如多层架构，有展示层、业务逻辑层、数据访问层这就是最简单的三层模式，Android系统则是基于事件驱动响应机制设计的单页面架构，其实跟浏览器中的窗口页面是一样的， 系统中一直有个消息轮询监听机制，哪个事件被触发了，相应的响应代码进行处理，这些处理操作是被提前注册到系统中。

最早开始的开发模式基本是基于Android 系统自带 MVC 模式，Activity 基本类似于Control 的作用了，View 和Mode 互相耦合，后来才演化出现在主流的 MVP、MVVM 模式，顺便提一句，MVVM 模式其实是在微软 WPF 技术体系中提出来。

图中显示两个方面：

• 展示层： MVC、MVP、MVVM、Clean、Flux、Android Architecture Components

• 架构层：模块化->组件化->插件化->沙盒/双开技术，比如可以双开微信，类似Docker， 每个页面都是插件，类似Vue.js中每个页面都是组件。

性能优化

简单来说，一个APP 是需要从三个方面被关注的，业务功能、符合逻辑的交互、性能响应。如果我们在使用一个 APP 时候，经常滑动时经常卡顿、时不时崩溃、有些功能设计简直非常规，比如在 Web 网站有树层级等面包屑点击，你非要在手机也搞一个类似树级点击加载，那是不是有点强人所难了，我上拉下拉、左滑右滑不行吗，非要通过点击才行吗？那么性能优化核心是什么呢？追求快、稳、省、小，关注卡顿、内存泄漏和崩溃、代码质量和逻辑、安装包大小四个方面。想进一步的了解的话，可以查阅下笔者这篇文章《Android APP 性能优化的一些思考》

APP安全

APP从代码安全、到传输安全，再到存储安全。代码可以通过混淆、加固来保证、传输安全基本基于加密算法和Token来保证传输的唯一性、存储应用不可逆加密算法进行设置、所以掌握一些密码学理论尤为重要，起码要知道哈希散列算法，对称加密和非对称加密等一些常见的加密算法。

基础进阶

我们平常在工作中碰到的View滑动冲突问题、其实通过掌握View工作机制和Android触摸事件体系就能轻易解决掉，常见解决方式有外部拦截法和内部拦截法，基于横坐标滑动距离与纵坐标滑动距离相减得出的值，判断出是左右滑动还是上下滑动。还有对于需要开发绚丽的动画效果，那么对于视图动画和属性动画一些特性必须有一定的了解。JNI 和 NDK 开发也是比较常见，特别对于一些做 SDK 项目为主的，这一块开发流程也是需要掌握，Android 中的四大组件工作机制其实底层应用的是Binder机制，我们不妨从 AIDL 这个接口来了解 Binder。

持续集成

持续集成编译环境是敏捷开发中很重要的一个组成部分，它能够有效地提高整个团队的生产效率，最大化的减少人为的出错的可能。比如，通过代码的持续提交，可以减少代码合并的痛苦，更快地与其他人代码集成，通过集成编译，能够及早地发现代码库存在的错误，并支持产品、测试等人员及时取包进行功能验证，所以对于Git、Gradle工具、Jenkins服务器需要掌握起来。

开发语言

今年可以说是 Kotlin 年，在 Google IO 之后 Kotlin 着实风光了一把，开发者对于效率的追求是 Kotlin 如此受欢迎的最大原因，而它的势头也很不错，跨平台的野心让更多人有了使用它的理由，如今看起来，它甚至比 Swift 更有前途。既然 Kotlin 已然成为 Android 世界的头等公民，与 Java 完全兼容，我们有什么理由不去拥抱它呢。

大前端

其实移动端开发也是属于前端开发，只不过原来我们所指的前端往往都是Web的前端开发人员，开发的是网站，而移动端何尝不是一种展示载体，同样有入口，只不过相比网站端移动端具体天然的可移动性、可便捷性等特性。随着 H5 兴起，原生能实现的功能同样在 H5 端也能实现，并且在体验性方面也逐渐提高，并且H5天生就具有动态性和跨平台，这也是 H5 能够一时潮流的原因之一。

设计原则

这些设计原创才是本质，才是不变的，才是我们需要真正要掌握的，开发语言特性、开发框架发展实在是太快了，我们更不上，不是有这么一句话吗，封装具体变化的，抽象起来就行，去追寻哪些不变的内容。掌握一种设计模式其实也就掌握一种解决方案，这些都是前人总结的知识结晶，基本都是基于特定领域解决特定的问题，我们需要学会在前人肩膀上解决问题。

服务端开发

最近微服务火的一塌糊涂，虽然我们基本是做移动端开发，但是基于全栈发展的趋势，对于服务端开发势必要了解，可能没有实战项目让你真刀真枪的干，但是对于微服务的结构理论、服务与服务之间通信、聚合是什么样的流程也是需要有所耳闻，在自己擅长领域深入专研的同时横向扩展关注也是需要的，不能关起门来闭门造车，两耳不闻窗外事那是不行的。

阅读源码

对于Android源码和第三方库源码阅读，可以根据自己感兴趣的类型，选择相应的源码库或模块，给自己约定一个时间点，看完之后最后有个流程图，哪些是核心类，类与类之间都有什么关系，这些开源代码实现的机制是什么，用到哪些解决思想，这些要点最终可以通过文章输出，我觉得输出倒逼输入是一种很不错的学习方式。

移动AI

AI，也称人工智能，1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上正式确立了人工智能的研究领域。会议的参加者在接下来的数十年间是AI研究的领军人物，他们中有许多人预言，经过一代人的努力，与人类具有同等智能水平的机器将会出现。现在来看AI这个概念很早就存在了，之前没发展很大原因是基础设施不够完善、研究成本高，现在能够大力发展是基于我们的网络带宽变大、计算机性能提升、计算成本降低等等因素备齐了。AI是需要通过算法来落地，那么对于算法理论背景就是数学，所以想进阶AI开发，就需要去学习相关数学知识，特别是线性代数和概率论这两门，是支撑很多算法的理论知识。

小结

总的来说，技术发展能推动社会的进步，解放生产力，进而提高人的社会生产效率，创造价值。技术落地是需要商业应用场景配合，如何配合呢，就是通过每个不同商业模式来实现。最终一门技术是需要与具体使用业务紧密结合起来，如果脱离技术谈业务显得空洞，脱离业务谈技术显得偏理论，最好是两者相结合。这也就要求我们这些从事软件开发人员在追求技术积累的同时要注重业务积累，让业务驱动技术发展，用技术手段来解决实际业务问题，在技术积累中，辨别哪些是不变的道，哪些又是一时流行的而已，这就需要练就一双火眼金睛了。