关于为什么做 talent plan 这件事情，原因也很简单。有一次我跟 c4pt0r 去湾区参加 Percona Live 的会议，深有感触的是国外的很多 speaker 是学术研究出身，但是工程方面的能力都非常强，当时就在想为什么在国内就不能在分布式系统和数据库领域让学术和工业结合也产出世界级的成果呢，于是等回国了，和 ngaut 大家一拍即合，就开始搞这件事情。
然后我们从 TiDB 相关的领域的 paper 出发，看看国内有哪些高校的实验室在做这方面的事情，熟悉了解 TiDB 的小伙伴大家可能都了解，TiDB 底层的分布式存储引擎 TiKV 是用的 RocksDB(LSM Tree 引擎)，RocksDB 比较典型的问题就是写放大和 compaction 的抖动问题，从相关的 paper 中我们找到了华科和中国科大的实验室，进行了相关的交流，大家理念都很相投，所以就逐步展开了合作。
我们的目标是希望能把前沿的研究成果应用到 TiDB 系统，但是当时(2018 年的时候)两个实验室对于 TiDB 都没有足够的了解，所以我们就想把内部新人培养的一些经验开放出来，这就是最早期 talent plan 0.1 的原型了。
后来在开源社区上有很多小伙伴找到我们，大概的想法是希望能把 talent plan 开放给整个社区，当时也和我们的技术负责人 shenli 以及 siddontang 讨论了下，大家觉得这是一件很好的事情，所以我们就设计了 TiDB/TiKV 方向的线上课程，TiDB 方向聚焦于数据库层面，TiKV 聚焦于分布式存储层面，因为 TiKV 是 Rust 语言，当时特意邀请了我们海外的同事 Brian(也是 Rust 语言原作者之一)，重新设计和实现了 Practical Networked Applications in Rust ，我们也用 Rust 语言做了 Distributed Systems in Rust 课程，作为知名的 6.824 课程的 Rust 版本以及拓展(我们实现了新的 lab)。完成相关的作业，并且表现优秀，我们就会邀请参加线下课程，由 pingcap 的小伙伴们讲解 tidb/tikv 内部系统实现以及源码解析，同时作为 mentor 指导大家实现相关的工程项目，talent plan 1.0 就这样出来了。
在 talent plan 1.0 运营的一年里，收到了非常多的好的建议和反馈，大家普遍反应也是吐槽最多的就是学习难度还是有点大，学习完了线上课程，其实对于 tidb/tikv 源码了解并没有那么深入，以及线上和线下课程如果全部学完，需要花的时间和精力有点长。针对于小伙伴们主要的诉求，我们也思考了蛮久的时间，最后决定投精力把 talent plan 1.0 进行升级，也就是 talent plan 2.0 。
最大的变化是我们把 tidb 和 tikv 的代码做了精简，在保留主体框架并且不影响学习的前提下，重新设计实现了 tinysql 和 tinykv(你可以理解为把 tikv 进行了 go 语言的精简重写以及 merge 了分布式调度系统 pd 的逻辑) 的项目，这样新的线上课程只需要完成相应的作业，不仅学习了分布式系统的技术，还顺带了解了 tidb/tikv 的主体逻辑和源码。
其次就是根据大家的学习诉求不同，设计了不同的学习路径，这样目标可以更聚焦，实践性和操作性更强。
然后线下的课程我们做了全新的思考和设计，代号叫 TiDB Challenge Program，后续会 public 出来，现在可以理解为埋了一个彩蛋：）
talent plan 2.0 也是最近刚刚上线(问题可能还比较多)，欢迎大家多给我们提一些意见和想法，希望大家能一起把 talent plan 打造成分布式系统和分布式数据库领域最好的工程实践课程，感兴趣的欢迎大家关注 https://asktug.com/t/topic/34075
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