同样是程序员，为什么年薪的差距那么大呢？有的程序员非常诚恳，认为薪水没达到预期，是因为自己的技术水平不够。但事实上，技术能力并不是决定薪酬的唯一因素，供需关系对薪酬的影响非常大。

很多时候，两个能力差不多的程序员却在薪水上有较大的差异。并不鼓励轻易跳槽，但了解市场行情是很有必要的。

一、公司

总结一下我遇到的年薪超过 50 万的程序员在哪些公司工作，大致可以分为以下几类：

1、BAT 和其他互联网的大公司

不仅限于 BAT，其他盈利能力强的互联网大公司，高层技术员工达到 50 万以上年薪是比较容易的。关注两个限定词：盈利能力强、大公司。

有些公司虽然员工数达到数千人，但盈利能力弱甚至常年亏损。如果所处细分领域、产品模式也不处于风口浪尖上，不被投资者看好，那么即使规模大，员工工资也不会高，可能低于初创期公司的员工薪水。对于五十万年薪以上的高水平程序员，大公司的招聘需求比小公司强得多。

2、金融公司

如果只考虑薪水、福利和工作强度的话，金融企业的 IT 工程师可能是中国最幸福的程序员了。金融巨头的项目经理（不是产品经理），可以达到 50 万年薪。

3、明星创业公司

那些被资本青睐的互联网创业公司，在人才的渴求程度和土豪程度上，比起 BAT 来也不遑多让。

4、闷声赚大钱的小公司

除了能盈利的大公司、获得巨额融资的创业公司能开出 50 万以上的 offer，还有一类公司可以——闷声赚大钱的小公司。

举个例子：几位互联网公司离职的员工，合伙创办了一个创业公司，启动资金来自几位合伙人以前的股票期权收益。

因为细分领域、产品模式选得准，公司很快盈利，利润率客观。他们前段时间刚开出一个 50 万的 offer。

这类低调的公司很难在 36kr 等媒体上看到他们的身影。有些投资者时常想约创始人出来「聊一聊」，几位创始人的态度无一例外的高冷——不约！

这类公司中做程序员往往幸福指数比较高，只是一来知名度不高，二来招人不多。他们是怎么招人的？——大多是通过熟人推荐。

总结一下公司这块的情况，以下两点决定了它愿意给出 50W 以上的 offer：

1、公司不差钱

2、需要高水平的程序员

二、求职

再来说说求职者的情况。我把年薪 50 万以上的程序员称为 Topcoder，大致有以下几类：

1、工作年限长，经验丰富

这类程序员是 Topcoder 的主力军，他们的共同特点是：10 年以上的工作经验，在大公司当过螺丝钉，也在创业公司做过技术 leader，有过一两段不算成功的创业经历。这样的程序员无论是去 BAT 还是去创业公司，都能拿到 50 万年薪以上的 offer。

2、真正的技术高人

虽然前面说技术水平不是决定薪水的唯一因素，但如果技术牛到一定程度，高薪 offer 也是探囊取物。

最后，说一个我十分崇拜的技术大神：传说网络安全大神在面试阿里的时候，面试官提出这样一个问题：你怎么证明自己的技术水平？

然后大神接过电脑，当着面试官的面关掉了阿里的内网。如果技术水平牛到这种境界，没有理由会不成为 Topcoder 啊。

三、技术栈

同样是搞Java，掌握的技术当然不一样，以下技术掌握的越多，薪资越能接近50W，注意：掌握不是你了解一个知识点 会用而已，是你能理解底层源码，手写Spring、JVM等等。会用的话大部分人都会用，底层源码你真正能理解多少呢？

工程化专题

开源框架解析专题

阅读、分析源码是程序员最基本的码代码能力也是码农的根本所在，学习经典源码中所用到的经典设计思想及常用设计模式，能够帮你了解大牛是如何写代码的，从而吸收大牛的代码功力。在阿里面试中，MyBatis，Spring等框架的底层原理是经常会被问到的

微服务专题

微服务是现在互联网架构技术中最火热的话题之一，也是本屌目前正在学习研究的方向。在阿里面试过程中，面试官很少会问到关于微服务相关的问题。但作为一名开发者，一名有技术梦想的程序员微服务架构是现在必须要去了解的主流技术

（1）springboot，springcould，Docker虚拟化技术

（2）dubbo应用及源码解读，RPC原理

高性能架构专题

阿里巴巴有很多大团队，这种大团队里有很多小团队，到小团队之后，做的业务都不相同，如果想立足成为一线互联网公司中的万能选手，最主流的分布式架构中有很多知识都是必须要去了解与学习的。并且在阿里面试过程中，面试官会问到实际应用场景的问题：比如微服务化、用户量、并发量、业务复杂度以及可扩展程度等，这里不多赘述。

4.1 高并发分布式技术专题 - 分布式开发技术

4.1.1 RPC

4.1.2 分布式系统指挥官Zookeeper

4.1.3 Dubbo框架

4.2 高并发分布式技术专题 - 高并发开发技术

4.2.1 Java多线程并发编程

4.2.2 NIO与实战

4.2.3 高并发-缓存

4.2.4 高并发-消息队列

4.2.5 高并发- 分流

4.3 高并发分布式技术专题 - 实战技巧篇

4.3.1 分布式锁实现方案

基于redis实现

基于zookeeper实现

分布式锁应用场景

4.3.2 分布式事务解决方案

基于X/A协议相关的解决方案

消息队列解决方案

TCC解决方案

本地消息表解决方案

4.3.3 分布式系统校验解决方案

分布式session

JWT方式

单点登录框架

4.3.4 互联网高可用架构分析

负载均衡技术分析

通过keepalived实现常用中间件的高可用

4.3.5 分布式订单流水号生成策略分析

基于数据库

基于雪花算法

基于redis实现

各种方案对比

4.4 高并发分布式技术专题 - 分布式系统数据存储篇

4.4.1 数据库分类介绍

4.4.2 MySQL高可用方案

4.4.3 MongoDB

4.4.4 大数据分库分表解决方案mycat

大型互联网电商项目实战

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