程序员所积累的编程知识在十年后将有多少变得没用？
首先，我们要明确“没用”的定义。如果“没用”是指彻底被淘汰，无人再使用，那么这个比例或许会相对较小，但绝对存在。但如果“没用”是指学习成本高、应用场景窄、或者需要大量时间去适应新技术的“低效”知识，那么这个比例就会大大增加。
哪些知识最有可能“贬值”？
1. 特定语言的“死角”和过时范式：
老牌但式微的语言： 比如一些曾经辉煌但现在市场份额急剧缩小的语言，像COBOL（尽管在金融等领域仍有遗留系统）、Pascal、Delphi、Ada。掌握这些语言本身没有错，但如果你的全部知识体系都围绕它们，十年后寻找工作会变得非常困难。
特定的API或框架版本： 编程世界迭代太快了。你今天精通的某个框架的某个版本，十年后可能已经进化到完全不同的架构，或者被全新的、更优的替代品取代。比如，曾经风靡一时的jQuery，虽然依然能用，但其在现代前端开发中的主导地位已经被React、Vue、Angular等框架严重稀释。你对jQuery特定DOM操作技巧的精通，在解决现代复杂UI问题时，效率会大打折扣。
特定平台或硬件的底层知识： 假设你是一位精通某个特定嵌入式系统（比如某个非常老的单片机架构）的汇编程序员。十年后，随着处理器架构的演进、操作系统的更新、高级语言的普及，你对那个特定汇编指令集的掌握，可能只会用于维护极少数遗留项目，而难以迁移到新的硬件平台上。
2. 工程实践中“技巧性”但非“原则性”的知识：
特定工具的“骚操作”： 比如，你可能熟练掌握某个版本IDE的各种快捷键和隐藏功能，但如果十年后你换了个IDE，或者IDE本身发生了颠覆性变化，这些“骚操作”的价值就会下降。
特定环境的配置技巧： 过去，解决部署问题可能需要大量的手动配置和脚本编写。十年后，随着Docker、Kubernetes等容器化技术和自动化运维的普及，很多曾经需要“经验”才能搞定的配置问题，已经被标准化、自动化了。你对特定Linux发行版上某个软件安装和配置的“祖传秘方”，可能就不那么吃香了。
3. 早期互联网时代的“陈年旧事”：
特定的Web开发模式： 比如，过去流行的“页面式”Web开发，服务器端渲染一切，前端只是简单的HTML+CSS+少量JavaScript。十年后，SPA（单页应用）、SSR（服务器端渲染）、ISR（增量静态再生）等模式已经成为主流，对AJAX的理解和实践可能都需要升级。
特定的通信协议或数据格式： 比如，某些早期XML解析的特定库或方法，如果被更高效、更轻量的数据格式（如Protobuf）或API风格（如GraphQL）取代，价值就会降低。
哪些知识“保质期”更长？
1. 计算机科学的“基石”：
算法和数据结构： 链表、树、图、排序算法、查找算法……这些是计算机科学的DNA，无论技术如何发展，它们解决问题的本质逻辑都不会变。理解它们的时间复杂度、空间复杂度，以及如何在不同场景下选择最合适的，永远是核心竞争力。
操作系统原理： 进程、线程、内存管理、文件系统、I/O模型……这些底层概念是理解计算机如何工作的关键。即使你不是做操作系统开发的，理解这些也能帮助你写出更高效、更健壮的代码，并能更好地排查系统级问题。
计算机网络原理： TCP/IP协议栈、HTTP协议、DNS、Socket编程……这些是构建分布式系统、Web应用的基础。虽然具体实现和应用层协议会不断变化，但底层的通信原理是稳定的。
数据库原理： 关系型数据库的ACID事务、索引、查询优化；NoSQL数据库的设计思想……这些是数据存储和管理的核心。
2. 抽象思维和问题解决能力：
编程范式： 面向对象、函数式编程、声明式编程……理解这些不同的思考和组织代码的方式，能让你更容易地学习和适应新的语言和框架。
设计模式： 单例、工厂、观察者、装饰器……这些是经过实践检验的解决常见软件设计问题的通用解决方案。虽然具体实现可能在不同语言中有所不同，但其思想是跨平台的。
软件工程原则： DRY (Don't Repeat Yourself), KISS (Keep It Simple, Stupid), SOLID原则……这些指导思想有助于写出可维护、可扩展、可读性强的代码。
3. 持续学习和适应能力：
学习新技术的“套路”： 掌握如何快速上手一门新语言、一个新框架、一个新工具的通用方法论。这包括阅读官方文档、查找教程、实践Demo、参与社区讨论等。
解决未知问题的能力： 面对一个全新的技术栈，如何分解问题、寻找资料、定位bug、验证方案。这是一种“元技能”，比掌握任何具体技术都重要。
实际情况可能是什么样？
我认为，十年后，70%90%的我们今天积累的具体技术栈知识，可能会不再是主流或需要大量适配。
“技能树”需要深度重构： 很多你今天用来解决特定问题的“招式”，十年后可能有了更高效、更优雅的“武功秘籍”。你不能说老招式完全没用，但效率和适用性会大打折扣。你可能需要花费大量时间去学习和掌握新的“武功”，并将其融入到你更高级的“内功”中。
“知识点”变成“概念理解”： 很多具体的技术细节，比如某个API的调用方式、某个配置文件的语法，确实会随着时间被遗忘或被取代。但如果你在学习这些细节的同时，理解了它们背后的原理和设计思想，那么这些“概念理解”的价值会长期存在。比如，你学习HTTP协议时，理解的是请求响应模型、头部信息、状态码的含义，而不是死记硬背某一个版本库的特定函数。
“工具人” vs “思考者”： 如果你的知识积累主要集中在“如何使用某个工具完成某个任务”，那么当这个工具被淘汰或大幅更新时，你的价值就会受损。但如果你积累了“为什么这个工具能完成这个任务，以及如何用其他方法解决类似问题”，那么你就更像一个“思考者”，适应性会更强。
打个比方：
你今天学了一套非常精湛的刀法，可以很快地把一块肉切成小块。十年后，大家可能已经用上了高速切肉机，或者有了更高级的切割技术。你这套刀法依然能用，但效率和受欢迎程度可能远不如从前。
但是，如果你学习刀法时，同时学会了“如何理解食材的纹理”、“如何控制下刀的力度和角度”、“如何快速分析切割任务的难点”，这些“内功”即使在别人用切肉机的时候，也能让你理解为什么切肉机会那样工作，甚至能解决切肉机使用中遇到的问题，或者在没有切肉机时，依然能高效地完成工作。
总结来说：
程序员的知识更新速度极快，技术迭代是常态。十年后，死守着过时的、具体的、非核心的技术栈，确实会变得“没用”。但那些基于计算机科学基础、通用解决问题方法论、以及持续学习能力的“软实力”和“硬原理”，其价值将随着时间推移而越发凸显。
因此，与其担心知识“没用”，不如把精力放在构建那些“不易过时”的根基，并培养“拥抱变化”的心态。这才是面对十年后技术洪流最有效的武器。
网友意见
为什么有 8个人邀请，你们都觉得我很老了么？我还很年轻，悄悄的告诉你们，姚老师比我老，你们该去邀请他。
以前学了现在没用的技术，有很多，越数越伤心，还是回忆下 2007年的事情吧：
1. 业余在玩 Flash 游戏开发，当时页游还没有火，我觉得是个机会，市面上很多页游都是八位机的水平，估计他们以前都没什么游戏开发经验，所以大家都持怀疑态度，我想看看 Flash 的 2D 效果能做到什么程度，于是花了了两周时间做了 Flash 下的第一个小游戏：
嗯，模仿 PopCap 的 heavy weapon 加了些有趣的元素，比当时所有市面上的 Flash 游戏效果都好一大截，至今为止，仍然有很多市面上的 Flash 游戏没达到这个 Demo 的效果。
2. 带领一只六人团队开发 XBox 360 的预研项目，把公司一套 3D引擎移植到 XDK 的 D3D9下面，D3D8 到9 跨度很大，废了比较多的时间，觉得 D3D9 才是未来。当时 360 的性能并没有说的那么好，单核性能差不多只能到我笔记本单核的 50% 左右，但是它有六个核，和原有引擎的单线程体系差别比较大，因此性能十分堪忧，这个坑填了很久。原有引擎很多基于 SSE 的运算代码全部不能使用了，花了不少时间改写成为 PowerPC 的 AltiVec 指令，最终才将整个引擎终于在 360 上从 “不能用” 变为 “能够一用” 了。当时写了篇关于 360 的优化文章：
3. 研究游戏同步技术，当时国内没人觉得游戏还有 “同步” 问题，没有任何参考资料，2007年游戏市场上清一色的 MMORPG 游戏，大家觉得只有做 ＭＭＯ才是挣钱的。我看当时网游里 95% 的 RPG游戏，在对比单机游戏上只有 39%的 RPG比例，觉得十分不合理，玩家迟早要厌烦，RPG垄断的局面必然被打破。但是传统 RPG那一套在快速动作游戏上基本没法行得通。我不断的抓包，推敲模拟传统局域网游戏和国外快速动作游戏的同步方式，写了篇文章：《帧锁定同步算法》配合之前写的《网络游戏同步法则》以及《影子跟随算法》，基本上从两个方向讨论游戏同步的两大核心方法：帧同步和状态同步（客户端预测插值）。
4. 学习策划知识，翻译 MUD之父 Richard Bartle 的《MUD玩家分类理论》，当时游戏“成就系统” 在国外刚刚兴起，国内游戏还没有这个东西，觉得十分不错，我又翻译了 《成就系统最佳实践》。
5. 弄 server 内存分配优化，参考 kernel 的 slab 内存分配算法，于是优化并重新设计了一套 slabtree 分配算法，给服务端整体内存分配性能提升了一倍，不再受运行时间和碎片的影响 。大致原理见：如何设计内存池？ - 知乎
10年后：
1. Flash 基本挂掉了，没人再提了，不过如今页游还是在发展，只是远没当初那么火爆，当年学习 Flash 的程序员都纷纷 cocos 和 u3d了，现在做页游想招聘一个 Flash 程序员更是难上加难，不过 Flash 的 API 我觉得设计的真的很漂亮，我见过 2D 引擎里比较上乘的接口设计了，今天很多用 H5封装的游戏引擎，比如白鹭引擎，没事扫了一眼，他们从对象树到 API名称，还是再模仿 Flash 的接口，可见影响力有多大。
2. 360也挂掉了，当年游戏机清一色的 PowerPC （主机）和 mips（掌机，PSP）架构，如今换成了 x86（主机）和 arm（掌机）结构了。D3D9 也早已被淘汰。
3. 同步技术到今天都还在很多讨论，作为研究的比较早的人，我的三篇文章曾经帮助了不少游戏解决他们的同步技术。《街机三国》的制作人跟我说，当时做 DEMO就是卡在同步上，后来看到了我的 《帧锁定同步法》解决了《街机三国》的同步问题，最终项目得以立项，然后他们就发财了，我得到一句真诚的 “感谢”。听说《王者荣耀》也还在用基于 “帧同步” 的改良方式。
4. 当年花过好几年的时间学习策划知识，业余也喜欢自己兼任策划和程序做些小游戏，但如今成就系统早已不是什么新东西，巴图的理论也出现了更为科学先进的玩家分类方法的论文，加上 2009 年以后我就不做游戏了，这些知识基本也就白费了。
5. 后来发现和 tcmalloc 很像，用了 7年这套代码，比 libc 自带的 malloc 强太多了，一路都是最好用的内存分配算法，后来我自己忙其他项目懒得添加新特性和继续优化就换成 jemalloc 了。当年 “内存分配” 这个技术，但凡有点经验的人，都会来两手，也是比较关键的模块之一，如今好玩看看就行，自己重新实现边际效用太低。
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总结下，翻翻历史，以前学过现在没用的技术实在是一大把，我承认技术是有 “道” 和 “术” 的区别，我写了十多年代码的时候以为 “术” 容易淘汰，而只有 “道” 就能长存，一旦掌握了恒久不变的道，就可以以不变应万变；而又写了十多年代码以后发现从更长的尺度上来看，并没有一成不变的东西。
道法精深，短期是可以帮助你尽快的掌握运用新的 “术” 但是随着具体实践的不断发展，人类认识世界的范围逐步扩大，理论体系这个上层建筑的 “道” 也需要不断修正，推陈出新，适应新的实际情况。
早期基于的端游开发经验，帮我在 Flash 平台上可以更短的时间内掌握要点，并做出超过同期水平的东西。手游兴起后，我虽然没趟这滩浑水了，但看到很多第一批成功的团队，也都是早年在端游或者页游上有经验的人。
另一层面上，道也不是一成不变的：以前积累的各种单核技术下的 “道”，碰到 360 这种 6核cpu，每个核都不行的体系，基本全废了；以前写代码，每一行我都想追求极致性能的做法，后面变得没那么重要了；内存分配算法，在某一阶段内自己可以做到领先，但不能持续了解最新相关方法，不持续迭代，兴趣转移了，隔段时间也就被 jemalloc 超过了，所以也并无一成不变的算法。
总之，基本原理要掌握，不能成天只搞具体技术忽视理论提高；也不能痴迷纯粹的 “理论”，还是要勇于实践掌握新进的 “术” 才能更好的迭代进化你自己的 “道”，否则空有理论，只能坐而论道了。这不，我一把年纪了，最近几个月还在玩 beautifulsoup4 做爬虫呢。
并没有什么 “一成不变” 的 “基本原理” 可以让你学一次就吃一辈子的。
钱学森不是说过么，脱离工程的理论，是没有价值的。
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你现在积累的知识和技能不要说在10年之后，5年之后都未必是有用的。但并非只有程序员是这样。
还记得之前知乎就有过一个工作被机器取代是如何一种体验。大家说了很多过去的，现在的和未来的例子。社会在进步和发展，那当然过去的知识和技能会慢慢落后于行业和整体社会的发展，这是非常正常的事情。医生，律师，水管工，英语老师也同样需要不断学习新的东西，积累经验才能提高自己。
但为什么程序员觉得自己的技能需求变化尤其之大呢？因为行业发展的速度太快了啊。程序员之前会这么觉得，最主要是现代软件工程的发展速度实在太快了，需求上升实在太快了，发展速度快，自然旧的一些技术知识和技能点会被淘汰掉。
有没有一些不会被淘汰掉的呢？当然，旧的技术细节容易被淘汰掉，但是计算机科学和软件工程的核心思想，理念和理论是不会淘汰的。除非出现了极为跨越式的进展，彻底革新了这些核心的思想和理论。在某种程度上说，近些年的软件工程变化也是有一定本质上的，主要原因是硬件的发展使硬件成本大幅度下降，软件的需求大幅度增长，对工程师协作开发大型软件的要求大大提高但实现细节越来越弱化。这在某些领域可能是本质性的变化。
这还只是在传统软件工程领域的发展带来的变化，机器学习现在的跨越式进步，主要是深度学习带来的，真正全方位影响社会的时候还没真正开始呢。VR/AR对整体社会的全方位影响也还没有真正开始呢。机器人技术各方面取代和增强人类才刚刚开始呢。医生不需要学习新技术吗?手术机器人不需要去学习如何操作互动吗，AI诊断不需要去学习如何利用辅助吗，增强现实辅助手术不需要去学习吗。
当然，话说回来，程序员要学的东西可能更多，变更更快。但这是因为站在风口浪尖上，这是好事不是坏事。因为很难碰上“系统性风险”，比如普通工人面对工业机器人，司机面对自动驾驶，翻译面对机器翻译这样无可奈何的事情。程序员只要持续学习总有东西可以学习，总可以进步随着世界一起发展，但一个高技术工人，有一天被工业机器人取代的时候，他再愿意努力，又哪有努力的方向呢？
最后，程序员最好是系统性的学习整个体系，培训班培养出来的还是很容易被淘汰，因为那些往往只学习到了具体的技术细节。科学，工程，技术，事实上是三个领域，不好好学习计算机科学和软件工程的话，在计算机这么个日新月异的领域，技术细节很容易被淘汰的状况下，必然会无比忧虑。你看科班出身的人大多不觉得技术更新换代是什么坏事情。
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