Rob Pike:我得到的最佳编程建议 Rob Pike,目前谷歌公司最著名的软件工程师之一,曾是贝尔实验室Unix开发团队成员,Plan9操作系统开发的主要领导人,Inferno操作系统开发的主要领导人.他是缔造Go语言和Limbo语言的核心人物.下面是他分享给大家他在贝尔实验室工作的一段经历,这段经历改变了他对bug调试的思想认识. Job的主要工作经历: 我在贝尔实验室工作了很多年.我在计算机科学研究中心,你会很诧异,这是个很小的实验室,但这里却创造了Unix,我来到这里工作的时候Unix…

谷歌大牛 Rob Pike 的 5 个编程原则 简介: Rob Pike,目前谷歌公司最著名的软件工程师之一,曾是贝尔实验室Unix开发团队成员,Plan9操作系统开发的主要领导人,Inferno操作系统开发的主要领导人.他是缔造Go语言和Limbo语言的核心人物.下面是他分享给大家他在贝尔实验室工作的一段经历,这段经历改变了他对bug调试的思想认识. 主要工作经历: 我在贝尔实验室工作了很多年.我在计算机科学研究中心,你会很诧异,这是个很小的实验室,但这里却创造了Unix,我来到这里工作的时候…

Rob Pike's 5 Rules of Programming Rule 1: You can't tell where a program is going to spend its time. Bottlenecks occur in surprising places, so don't try to second guess and put in a speed hack until you've proven that's where the bottleneck is. Rule…

Talk 3: Rob Pike on Upspin Upspin is an experimental project to build a framework for naming and sharing files and other data securely, uniformly, and globally: a global name system of sorts. It is not a file system, but a set of protocols and refere…

Rob pike发表过一个有名的演讲<Concurrency is not parallelism>(https://blog.golang.org/concurrency-is-not-parallelism), 演讲胶片在talks.golang.org中可以找到(https://talks.golang.org/2012/waza.slide#1), 演讲视频地址 :https://vimeo.com/49718712 以下是根据视频转换的文本信息. if you looked at t…

英文原文:The Best Font for Programming: M+ 程序员的最佳等宽字体是 M+. 一个偶然机会遇到了这个字体,在命运多舛的  kod 编辑器体验了.这个字体非比寻常,我坚持这个选择已有三年多时间了. // 编注:kod 一个面向在 OS X 平台开发的编辑器. 我看过很多讲编程字体的文章(<10 个不错的编程等宽字体>.<5 个最佳编程字体>),但这个可爱的字体却没有上榜. 在 Retina 屏幕下,笔画纤细,宽度纤瘦看起来很不错,M+ 字体超凡的纤细,…

多线程编程建议 1,将应用设计成支持多线程并发,可提高性能 2,编写多线程程序,首先保证它是正确的,其次再考虑性能 3,同步处理的开销大于非同步处理,如果可能,尽量使用非同步处理 4,避免多个共享变量共用一把锁,每个共享变量,都应该由一个唯一确定的锁保护 5,采用分拆临界资源等方式减少多线程阻塞或者等待 6,虽然缩小同步块的范围,可以提升系统性能.但在保证原子性的情况下,不可将原子操作分解成多个synchronized块 7,单一不可变对象往往是线程安全的(复杂不可变对象需要保证其内部成员变量也…

在本文中阿里云资深产品专家云郎分享了基于阿里云 MaxCompute 构建企业云数据仓库CDW的最佳实践建议. 本文内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 大家下午好,我是云郎,之前在甲骨文做企业架构师8年,目前是MaxCompute产品经理. 在这么长的客户工作过程中,作为产品PD,一定是跟客户在一起的.我经常被一些问题挑战:云郎,我们现在要建数据仓库,我该怎么去规划?云郎,我现在这边是大数据的建设团队,好像数据团队不怎么理我,什么情况?云郎,我们这边现在建了一个平台,现在性能好像有问题,是不是…

原则 1. 你没有办法预测每个程序的运行时间,瓶颈会出现在出乎意料的地方,所以在分析瓶颈原因之前,先不要盲目猜测. 原则 2. 测试(measure).在测试之前不要优化程序,即使在测试之后也要慎重,除非一部分代码占据绝对比重的运行时间. 原则 3. 花哨的算法在 n 比较小时效率通常比较糟糕,而 n 通常是比较小的,并且这些算法有一个很大的常数.除非你确定 n 在变大,否则不要用花哨的算法.(即便 n 不变大,也要先遵循第 2 个原则.) 原则 4. 相对于朴素的算法来说,花哨的算法更容易出现…

1.你无法断定程序会在什么地方耗费运行时间.瓶颈经常出现在想不到的地方,所以别急于胡乱找个地方改代码,除非你已经证实那儿就是瓶颈所在. 2.估量.在你没对代码进行估量,特别是没找到最耗时的那部分之前,别去优化速度. 3.花哨的算法在n很小时通常很慢,而n通常很小.花哨算法的常数复杂度很大.除非你确定n总是很大,否则不要用花哨算法(即使n很大,也优先考虑原则2).比如,解决常见问题时,最简单的树——二叉树(binarytree),总是比那些复杂的树(AVL树,伸展树(splaytree)和红黑树.…