Hello 我是方才,15人研发leader、4年团队管理&架构经验。
文末,方才送你一份25年最新的架构师备考资料+系分架构的知识图谱,记得领取哟!

Hello,我是方才,5月架构考完后,有不少伙伴都来私聊方才,询问各个科目该怎么复习。

“黄金三角”学习法

那今天方才给系统的给大家分享下,应该如何高效复习软考的系分和架构,这个方法不仅仅适用于软考备考,日常各种技能的学习都可以使用哟,这也是方才自己一直在用的方法(用这个方法,3个月你一定可以拿下系分架构)。先说结论:

  1. 1. “黄金三角”学习法:体系化学习法 +结构化学习法 + 费曼学习法;

  2. 2. 体系化学习法先构建知识大纲(初版知识图谱),为后续学习提供纲领;

  3. 3. 结构化学习法分而治之,把大的知识点,拆解为小的知识点,按优先级逐个击破,反向更新知识图谱

  4. 4. 费曼学习法:在学习了软考知识点后,虽然不一定能转教别人,但我们也可以通过刷题、群内讨论、自己复述、写论文等方式进行输出(参考下图的学习吸收率金字塔,这个是美国国家训练实验室的研究成果,不同学习方式的留存率不说百分百正确,但这个理论也是经受住了时间的考验的)。

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如何落地实施

“黄金三角”学习法的最终目标,依然是方才常说的,要去构建你自己的知识体系。

我相信肯定会有伙伴反问,我也知道构建知识体系的重要性,也知道结构化学习法、费曼学习法等,但具体应该怎么做呢?有没有能落到实处的操作步骤?

当然有!接下来方才以系分架构的备考为例,给大家分享方才是如何落的。

先说具体的步骤:

  1. 1. 明确学习目标——构建系分架构的知识体系,通过考试;

  2. 2. 筛选精准信息,防止信息过载——官方教材+个人沉淀+AI(自学的伙伴,我建议去购买机构的资料,官方教材不适合备考新手,同时也只需要任意一家的即可,不要贪多。ps:也可以直接加入方才的必过营,哈哈,效率更高);

  3. 3. 记录整理,知识可视化——知识可视化这一步非常重要,很多伙伴试图跳过,如果你连可视化知识图谱都做不了,那如何知识内化,我们都是普通人,也不是天赋异禀,那就老老实实做,推荐使用xmind,绘制知识图谱;

  4. 4. 结构化学习,知识细化——很多伙伴觉得架构很难,是因为只盯着大目标,我们一定要分而治之,逐个攻破(具体怎么攻破,后面方才会详细讲解);在学习细化的过程,肯定会发现最初的知识图谱不合理,就反向去优化,更新迭代即可;

  5. 5. 费曼学习,主动输出,完成知识内化——输出方式很有多,比如复盘梳理、刷题、写论文、语音转述、群内讨论等,在软考备考过程,不同的知识点或者科目可以选用多种合适的方式进行。

系分架构知识图谱

这里简单说明下,为什么方才用的官方教材,但不建议大家使用呢?

首先架构的官方教材内容质量和知识的串联性很一般系分的官方教材内容完整度还是不错的,而且架构的综合知识的考试内容大多数都在系分中,这个操作还是比较sao的,嗯,这个和考试科目的定位有关了),同时教材有700多页,你不花个10个多小时不太可能梳理出知识图谱(嗯,方才就用了这么久,哈哈);

其次,大家学习的目的是备考,不用求证所有知识点的来源和正确性,偶尔有点小瑕疵也是OK的。

所以对于备考的伙伴,最好的方式是使用方才已经整理过的资料(或者其他机构的课件也是OK的),已经过滤很多无用的废话,可以帮你节省不少时间。

知识图谱大纲

现在回到知识图谱的构建中,我们这个阶段的目的是完成知识的可视化,确定后续学习的内容大纲

一个很粗暴的方式,你直接概览性阅读资料很多伙伴可能习惯性逐字阅读,这种方式真不适合第一轮学习,效率太低了,你就看看他的目录,然后大致浏览下这章节的内容,知道他讲了个什么即可,对次重点有个大致的判断),然后把他的目录或者大纲作为你的初版知识图谱,结合你初步的次重点判断,形成知识树(一键三连后,后台回复1,添加方才好友,本文所有知识图谱,都可以免费获取哟):

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某个章节的知识图谱:

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知识可视化整理

通过第一轮学习,方才相信大家也可以整理出上面的知识图谱,这样你对整个系分架构的知识内容,就有了一个初步的概念,知道了有哪些大的知识点,每个知识点又有哪些小的细分知识点。

如果你没有相关的经验,接下来就是逐个点突破了,但是你会发现,官方教材的知识点分布并不合理,而且章节知识点之间的关联性很弱,甚至还有些混乱的地方(有一说一,目前大多是培训机构的知识点安排几乎是照着教材来的,存在同样的问题,方才认为这是很不应该的,大几千的课程,他就照着教材给你讲了一遍,有考架构的伙伴可能就会反驳方才了,明明很多知识点架构的教材都没有,我只能说那是因为你没有看过系分的教材,在系分里都有,比如计算机基础、计算机网络相关的考点都在里面)。

比如它把分布式系统、构件、中间件的内容放在了计算机网络一起,这个逻辑是很奇怪的,一个是基础、一个是复杂应用,唯一的逻辑就是分布式系统是基于互联的计算机节点,还是比较牵强了。

所以方才结合第一轮的知识图谱+个人经验,对知识图谱做了重构调整,使其更具逻辑性,整个思路是以项目的生命周期从顶至下贯穿整个链路

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每个知识点,方才也标记了来源以及主线逻辑,让上下文串联起来,知识点也更容易理解和记忆:

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结构化学习

前面我们已经基于体系化学习方法,把整体的知识体系和知识可视化构建起来了,接下来就是按次重点、知识上下文等,基于结构化思维,逐个细化。

之前整理出来的知识图谱也不是一层不变的,在细化的过程也会去反向优化迭代之前的知识图谱,比如增删内容、调整次数等,这是一个逐步迭代的过程

因为随着你的逐步的学习,你对整体的知识点会有着更深的理解,就会发现第一轮梳理的知识体系的不足之处或者有更好的思路,那就实时迭代就好了。

这里有部分伙伴可能会有一个疑问点,具体什么是结构化学习呢,如何落地?

从整体思路上,就是分而治之,把大的知识点拆解为小的知识点,比如说上一个图片:软件架构设计,就可以拆为 架构风格、分布式系统、软件架构实现、架构质量属性,拆解主线逻辑是:做软件架构设计,先学习了解经典的架构模式,看看能否复用,再学习架构实现,最后学习质量属性,进行架构评估

分布式系统也是一种经典的架构风格(你叫他架构模式也成,都一个意思),方才认为需要重点学习,所以单独为一个知识点。

那分布式系统如何学习呢?一样也是结构化学习方法(这里就有很多套路或者说模板了,比如说结论先行的总分模式、自顶向下的逐步系分模式、归类分组模式、逻辑递进模式、5W2H法等等),核心点在于有一个主线逻辑性。

比如方才拆解如下,主线逻辑为:是什么?-》为什么有?-》如何构建?-》常见的系统-》一般基于云计算+云原生落地

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费曼学习法:完成知识内化

通过前面的学习,我们已经完成了知识体系的构建,接下来我们的重点就是知识内化了。

当然并不是说必须在知识体系构建完成后,才可以去做知识输出,最好的方式是交叉进行,即学习完一个知识点就进行输出,在知识内化的同时,也是检验和强化知识掌握度的过程。

在软考的备考过程,可以通过以下4种方式进行输出:

  1. 1. 做真题练习:在做题的过程,我们大脑会尝试从知识图谱中过滤筛选出相关的知识,这也是一个被动输出的过程;同时也是一个输入的过程,让你知道,哦,原来这个知识点还可以这样理解。

  2. 2. 手绘知识图谱:尝试将之前构建的知识图谱,重新回忆起来,强化记忆;

  3. 3. 转述讲解:可以主动在交流群讲解自己对某个知识点的理解,大家一起讨论学习,可能会带给你不一样的思路;也可以直接和AI语音通话,比如豆包,进行自我练习;当然最最最好的方式,还是把知识点教学给他人,这个可以组织个小的学习团队,互相发教学语音;

  4. 4. 撰写论文:这是软考备考过程,一举多得的方式,如果你能把某个知识点写成一篇论文,我相信你对这个知识点的理解一定更深;同时也复习和练习了论文,简直不要太棒呀

11月备考计划

通过上面的方法,如果你真的去实践了,并形成了更适合自己的学习方法,方才相信你一定可以一次性拿下软考。同时这个方法也将让你终身收益

关于11月的软考备考,方才也分享下自己成功的备考经验,供大家参考:

  1. 1. 建议大家参考“黄金三角”学习法,进行系统学习,可以添加方才好友,领取相关的知识图谱,作为参考;

  2. 2. 认真备考一次,胜过多次突击式备考,反而综合成本是最低的(相比靠运气去考试,还不是稳妥的一次过了更佳);

  3. 3. 不要试图学习一轮就掌握所有的知识点,先囫囵吞枣,再温故知新,整体建议复习2~3轮;

  4. 4. 很多时候,付费反而才是最便宜的,可以适当付费学习,提高学习效率(就好比你自己打扫房间需要4小时,在这4小时你可以赚500元,而请一个保洁只需要300元,那花300元请保洁对你来说才是最便宜的;备考也是一样,付费能帮你节省时间,节省的时间你可以更多去陪伴家人、更高效的学习知识,那就付费好了);

最后,方才也给大家一个小建议,把综合知识、案例分析、论文部分放在一起学习,结合着费曼学习法,效率是更高的,比如有伙伴问ABSD的知识点,可以参考如下思路写一篇基于ABSD的论文,当你写完论文的时候,知识点也掌握了,论文也有了(ps:注意,不是所有的知识点都这样做呀,毕竟写论文还是比较费时的,只对可能会在论文中出现的考点这样准备即可)。

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附上部分11月备考计划,供大家参考,若有需要完整版本的,也可以添加方才好友获取:

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备考资料&交流群

2025最新的架构师备考资料和备考交流群,关注公众号,后台回复【1】即可加入:

最后,方才软考架构师刷题系统已经上线了,欢迎大家使用(公众号后台回复【666】,即可一键体验,pc端地址:https://fangcaicoding.cn/papers)。

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