这两天看了一本叫做《习惯的力量》，书中阐述了习惯的形成和运行机制，让我觉的这种原理的机制和现在网络设备的转发原理非常类似值得拿出来讨论。
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首先我先简要的说一段书中的内容： 麻省理工学院的研究员们在研究人大脑深处的基底核控制人行为的部分是否也与人的习惯紧密相关。
为此他们设计了一个实验，在小白鼠的大脑上安装了一个监测装置， 同时将一块巧克力放在迷宫中某个固定的位置让老鼠去找，老鼠闻到了巧克力的味道，刚开始在迷宫中兜兜转转，不停的搜索着，
最终，它们大多数发现了迷宫中的奖励。在多次的重复的实验中，在迷宫里同样的路，老鼠走了几百次，直到老鼠开始学会如何穿越迷宫，它们的思维越来越弱，它们的思考越来越。
因为经过许多次重复的走同一条路，老鼠凭记忆就可以很快的找到目标物，但不到一周，与记忆有关的大脑结构都停止了活动，老鼠不用思考即可找到巧克力。
书中还总结了研究员们的研究成果：大脑的新皮质层负责分管创造和学习等各种，等各种比较复杂的思维活动和记忆活动，基底核负责处理一些最基本的思维活动。
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我总结了下可以这么简单粗暴的理解，在我们平时的学习工作中，我们大脑中的新皮质层负责对新知识或新技能的学习和训练，并转化成为记忆存储到大脑中，之后我们在把刚刚学习到知识技能进行运用的生疏新手阶段。
最终等这些知识技能完全深刻记忆后，在以后的知识技能的运用过程中大脑的新皮质层将越来越少的参与，而是基底核直接调用记忆就完成了知识技能的使用。
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知识和技能就成为我们的本能，我们回顾下，就像我们考驾照和考完驾照刚开始开车的时候需要注意力的集中精力眼观六路耳听八方，让大脑的新皮质层和视觉听觉高度协同运作完成驾车这一任务。
到开车熟练之后似乎开车成为了我们的一种本能，不需要高度集中精力就能很轻松的开车，并且边开车和车上的乘客互相聊天。
这个阶段，其实大脑的基底核已经接管了驾驶的这个任务，基底核直接和视觉、听觉、肢体进行协作，把大脑的新皮质层解放出来。
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而大脑的这种工作机制又和网络设备的工作机制有些类似，我们都知道现在的网络设备有控制层面和数据层面的这两种概念。
控制层面的CPU完成路由的选路的计算构建RIB表，并进一步生成FIB表下发转存至数据平面里的ASIC的存储器中，报文进入到设备的时候ASIC芯片直接自身存储器上的FIB表完成转发。
在数据转发的这个工作中直接解放控制平面的CPU，让CPU只专心的处理控制层面的动态路由学习计算，各种协议状态计算和维护的业务。
而那种跑在X86平台的那种软路由，设备的CPU要同时完成各种协议的运行维护和报文吞吐转发，在流量一大的情况下，就总是出现路由协议邻居断开和报文丢包。
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话题再转进到我们的网络技能学习上，新手在刚学习的阶段总是痛苦的，一轮课从头到尾总有那么些人中途以各种各样的理由放弃。
说白了，就是熬不住中间学习的痛苦感，找个理由放弃，要么人直接失踪放弃，要么说老师，我家里有啥事，最近工作忙干嘛干嘛，没时间，下一轮课再开始跟。
有的人在学习的过程中是坚持过来了，而且每节课都能听得懂，但是结课的时候问他们知识点总是这里想不起来，那点想不起来，这就是课后没去复习，没去做实验训练强化记忆。
再说做实验敲命令，有人总是敲着敲着敲一半卡壳不知道怎么往下面搞了。是不是觉得我上实验课的时候，噼里啪啦各种range统一配置，各种配置过的命令复制出来到notepad上，编辑改一些关键参数刷进下面的几台设备里速度很快很溜很流畅，其实这都是本能。
很多人在新手阶段，总想一次性的掌握思科的，华为的，华三的，甚至juniper的等等多厂家设备的调试配置命令，找我们要模拟器，配置一本通，不知道是拿回去当库存，还是真拿去练了。
其实命令那么多，死记硬背学完哪有那么快那么容易， 思科的IOS，IOS-XR，NX-OS，ASA防火墙的命令之间都是有一定差异的。华为的VRP的不同版本，华三的comwareV5和V7 以及各种小版本之间很多命令也都是有不同的差异的。Juniper 和netsceenOS之间的命令行差异呢。
就算哪个新手牛逼的一匹，真的把这些东西都练上一遍，但是真的能转化成深刻的记忆，下次使用的时候真的能是大脑的基底核和记忆协同完成某个长时间没再玩过的厂家设备的调试配置么？
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其实厂家遵循的公有协议理论都是共通的，大家的设备cli配置框架体系基本上没有太大的差异，配置步骤也大同小异，平时大家的配置不都是一个个的模块配置过去么？
配置接口IP，Vlan，Trunk等参数， 配置ACL ， Route-map policy-map 等等各种模块或者嵌套调用执行，配置OSPF BGP这些协议。
无非就是命令单词的表达差异性。出了平时主力所配置调试的厂家类型要求完全熟练掌握成为本能外，配置是由大脑基底核和记忆协同完成配置调试任务。
新接触设备基本上都是电脑上一个改设备系统的调试一本通， 然后大脑的新皮质层负责学习这个设备的配置调试命令，大脑的基底核调用记忆提供理论支持，三者协同之下完成任务的。
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