程序员你为什么这么累?

大家一提到程序员,首先想到的是以下标签:苦逼,加班,熬夜通宵。但是,但凡工作了的同学都知道,其实大部分程序员做的事情都很简单,代码CRUD可以说毫无技术含量,就算什么不懂依葫芦画瓢很多功能也能勉强做出来,做个多线程并发就算高科技了,程序员这行的门槛其实还是比较低的。(这里说的是大部分,有些牛逼的,写算法、jvm等的请自动跳过)

是不是觉得很矛盾,一方面工作不复杂,一方面却累成狗。有没有想过问题出在哪里?有没有想过时间都花在哪里呢?

对于我个人来说,编码还是一个相对轻松的活(我是负责公司it系统的,没有太多技术含量,数据量大,但并发量不大)。从工作到现在,我加班编码的时间还是比较少的,我到现在为止每天还会编码,很少因为编码工作加班。

大家写的东西都是一些crud的业务逻辑代码,为什么大家这么累,加班加点天天都是奋斗者?我从自己带的项目中观察中发现,大部分人的大部分时间都是在 定位问题 + 改代码,真正开发的时间并不多。定位问题包括开发转测试的时候发现问题和上线后发现问题,改代码的包括改bug和因为需求变动修改代码(后面专门开一贴说如何应对需求改动)。

所以说,simple is not easy。很多人就是因为觉得简单,所以功能完成自己测试ok了就算了,没有思考有没有更加好的方式。归根到底是因为编码习惯太糟糕,写的代码太烂,导致无法定位频繁修改频繁出问题。(后面我会详细讲一些我看到的大部分的编码问题。)

其实,对于个人来说,技术很重要,但是对于工作来说,编码的习惯比技术更加主要。工作中你面试的大部分技术都不需要用到的。工作中,因为你的编码习惯不好,写的代码质量差,代码冗余重复多,很多无关的代码和业务代码搅在一起,导致了你疲于奔命应付各种问题。

所以我作为SE,不管接手任何项目组,第一步就是制定代码框架,制定项目组的开发规范,把代码量减下去。事实上证明,这一步之后,大家的代码量能下去最少1/3,后台的问题数下降比较明显,大家的加班会比之前少。

给大家一个直观的例子。下面是controller的一个删除数据的接口,我来之前大家写的这个样子的(其实一开始比这个还差很多),功能很简单,输入一个对象id执行删除返回是否删除成功。大家有没有觉得有什么问题?

@PostMapping("/delete") public Map<String, Object> delete(long id, String lang) { Map<String, Object> data = new HashMap<String, Object>();

boolean result = false; try { // 语言(中英文提示不同) Locale local = "zh".equalsIgnoreCase(lang) ? Locale.CHINESE : Locale.ENGLISH;

result = configService.delete(id, local);

data.put("code", 0);
复制代码

} catch (CheckException e) { // 参数等校验出错,这类异常属于已知异常,不需要打印堆栈,返回码为-1 data.put("code", -1); data.put("msg", e.getMessage()); } catch (Exception e) { // 其他未知异常,需要打印堆栈分析用,返回码为99 log.error(e);

data.put("code", 99);
data.put("msg", e.toString());
复制代码

}

data.put("result", result);

return data; } 其实上面的代码也没有大问题。而我接手之后,我会开发自己的代码框架,最后制定代码框架交付的代码如下(这是controller的部分):

@PostMapping("/delete") public ResultBean delete(long id) { return new ResultBean(configService.delete(id)); } 用到的技术就是AOP,也不是什么高深技术。怎么样?代码量就一行,特性一个都没有丢。这就是我们项目组现在的controller的样子!(如果恰好有我带过的项目组的人,看到ResultBean<>应该很熟悉应该知道我是谁了)

所以说技术无所谓高低,看你怎么样用。上面的代码简单说一下问题,第一,lang和业务没有什么关系,我后面的代码框架去掉了(不是说我后面的代码没有这个功能,是把他隐藏起来对开发人员透明了,使用的技术就是ThreadLocal)。第二,前面那个代码,实际上干活的就只有一行,其他都和业务代码没有一毛钱关系,我的代码框架里面完全看不到了。

使用的技术真的很简单,但是编码效果非常好,因为大家不要因为使用的技术初级就觉得不重要!!使用这套框架后,大家再也不需要大部分时间都写一些无聊的代码,可以有更加多时间学习其他技术。说实话,在我项目组的开发人员都是比较幸运的,觉得能学到东西,不是像其他项目组,写了几年都是一样的CRUD代码,虽然我比较严厉,但是还是愿意待在我项目组,毕竟加班比其他项目组少啊。

这就是我说的工作中,编码习惯(或者说编码风格)比技术更加重要。我工作了也有很长时间了,我觉得我个人价值最大的地方就是这些,技术上其实我懂的也和大家差不多,但编码上我还是觉得可以超过大部分人的。后面我会把我们这些业务系统中大家编码的问题一个一个写出来,并把我的解决办法分享出来。初定议题如下:

接口定义规范 点击阅读 controller规范 点击阅读(ResultBean的格式和原因请看这里) 日志规范 点击阅读 异常处理规范 点击阅读 国际化j和参数校验规范 点击阅读 工具类规范 点击阅读 函数编写建议 点击阅读 配置建议 点击阅读

这些规范不是网上的哪些编程规范,说实话哪些又长又繁琐,实践中证明很难落地,我这里的规范都比较少,一针见血,你看了便知。敬请期待!

<think>好的,我现在需要分析程序员的工作压力情况,并且结合用户提供的引用内容。首先,用户引用了五篇资料,其中[1]讨论了程序员犯罪的原因,提到了管理层将他们视为代码机器,缺乏人文关怀,导致倦怠和抗拒情绪。[2]和[3]都是关于缓解压力的小窍门,提到了工作与休息平衡、心理健康、社交等方面。[4]强调程序员在数字化中的关键角色,以及如何用AI减轻压力。[5]则涉及处理问题时的策略,比如协调资源、沟通客户等。用户的问题是想了解程序员的工作压力分析,我需要综合这些引用内容,整理出压力来源、具体表现、应对策略等部分。同时要注意系统指令中的LaTeX格式要求,数学表达式需要用$...$或$$...$$,并且引用标记要自然添加。首先,压力来源方面,引用[1]提到管理层忽视程序员的日常状态,社会压力导致焦虑,这可以作为职业环境因素。引用[5]中的问题处理策略,比如攻关应对困难问题,可能涉及技术挑战带来的压力。此外,长时间工作、项目紧迫性等也是常见因素,需要结合引用[2][3]中的内容。 压力表现方面,引用[1]中的倦怠和抗拒情绪,引用[2]提到的身心疲惫,可能包括身体症状如眼睛疲劳、颈椎问题,以及心理上的焦虑和创造力下降。应对策略部分,引用[2][3]提供了具体的缓解方法,如时间管理、运动、社交,而引用[5]中的策略涉及团队协作和沟通,引用[4]提到AI工具辅助。需要将这些分类整理,比如工作方法优化、心理调适、外部支持等。还要注意数学公式的使用,比如在压力模型中可能需要用公式表示压力与因素的关系,例如压力$P$与工作量$W$、支持$S$的关系:$P =k \cdot \frac{W}{S}$,这里需要正确应用LaTeX格式。最后生成相关问题,需要围绕压力分析展开,比如原因、应对措施、管理层的责任等,确保问题与内容相关,并且符合用户可能的后续疑问。 检查是否所有引用都适当标注,结构是否清晰,符合用户要求的层次分明的Markdown格式,以及是否有遗漏的关键点。确保回答真实可靠,结合提供的引用内容,避免引入外部知识。</think>### 程序员工作压力分析 --- #### 一、压力来源 1. **职业环境因素** - **管理层忽视**:程序员常被视为“代码生产机器”,管理层仅关注产出成果而忽视日常状态,导致归属感缺失[^1]。 - **项目复杂度高**:技术难题攻关、紧急需求交付等场景需长期高强度投入,例如引用[5]中提到的“无法复现问题需集体评议挂起”反映了技术压力[^5]。 - **社会焦虑**:职业前景不确定性(如年龄危机、技术迭代压力)加剧心理负担[^1]。 2. **工作模式特征** - **长时间专注**:持续面对屏幕导致身体疲劳(如颈椎病、视力损伤),且缺乏间歇性休息[^2][^3]。 - **创新与交付矛盾**:平衡代码质量与交付速度的冲突,引用[4]指出“持续创新压力”是核心挑战[^4]。 --- #### 二、压力表现 1. **生理症状** - 长期久坐引发的腰椎/颈椎问题 - 用眼过度导致的视力下降或干眼症 2. **心理症状** - **倦怠感**:对工作失去热情,引用[1]描述的“抗拒情绪”是典型表现[^1]。 - **焦虑与抑郁**:社会压力与技术挑战叠加,可能引发心理健康问题。 - **创造力下降**:高压状态下,大脑认知资源被过度消耗,影响问题解决能力[^3]。 3. **团队协作影响** - 沟通效率降低(如引用[5]中“需协调专家资源攻关”)[^5] - 团队信任度下降(因压力导致的情绪波动) --- #### 三、压力模型与量化 程序员压力可建模为多因素函数: $$ P = \alpha \cdot \frac{W}{S} + \beta \cdot C + \gamma \cdot A $$ 其中: - $P$:压力值 - $W$:工作量 - $S$:支持资源(如团队协作、工具效率) - $C$:技术复杂度 - $A$:焦虑因子(职业前景等) - $\alpha, \beta, \gamma$:权重系数 该模型表明,压力与工作量和技术复杂度正相关,与支持资源负相关[^1][^4]。 --- #### 四、缓解策略 1. **工作方法优化** - **时间管理**:采用番茄工作法,每25分钟专注后休息5分钟[^2]。 - **工具辅助**:利用AI代码生成工具(如GitHub Copilot)减少重复劳动[^4]。 2. **心理调适** - **正念冥想**:通过每日10分钟冥想降低焦虑水平[^3]。 - **社交支持**:加入技术社区(如Stack Overflow)分享经验并获取反馈[^3]。 3. **组织支持** - **管理层介入**:定期开展心理健康评估,例如引用[5]中“上升求助”策略的扩展应用[^5]。 - **弹性工作制**:允许远程办公或灵活工时,缓解通勤压力[^2]。 --- #### 五、典型案例 **案例1:紧急项目中的崩溃风险** 某团队在交付前夕发现核心模块存在性能瓶颈(引用[5]场景)。若未及时协调专家资源(策略1),可能导致成员因高压产生决策失误[^5]。 **案例2:长期加班后的倦怠** 程序员连续3个月每天工作12小时,最终因视力模糊和情绪失控被迫休假(引用[2]中“身心健康失衡”的极端表现)[^2]。 ---
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