@Sunyanzi 第三方表示生产环境下性能远超两倍，不过没到十倍

作为他们在国内的第一个用户表示的确非常牛，同样的硬件在我们的使用场景中qps比Cassandra高数倍

我比较好奇的是，为什么求职者自设语言限制？

虽然用mac但是键盘是微软人体工学4000

@gnuth 那就来看看呗

@forest520 100-200台之间吧，具体数字就不透露了

@sinyears Sorry，深圳没有技术团队，不过有业务和创意团队

@kmars61 谢谢提醒，工作地点在上海

@iloahz 这是个比喻，我个人认为是。
现实世界中，1个一流的工程师的生产力能够抵得上10个二流工程师，而工资不可能是10倍的，更别说有些事情二流工程师根本就做不了

@forest520 60-80人吧，我没数过

直接回车

@standme 可以导成CSV供Excel打开啊

Nathan Marz的<Big Data>

@gfreezy 说得没错，no silver bullet，或者说 no free lunch，不考虑客观规律，直接来个进度第一，然后各种规律不遵守，加什么都是扯淡

@lldong 感谢，Cancel重新Order了

让我们从另外一个角度来想一下这个问题，对于很多公司来说，他们希望通过面试来选出他们希望能够招募的工程师，但是这个过程本身有大量的限制和缺陷：

一般来说，很多公司会有2-4轮的面试，每个面试官都会有大约30分钟到1小时的面试时间，每个面试官都会通过多个问题做出自己的判断，而最终是否录用，又会根据多个面试官的评价来得出结论，这个过程看起来非常标准，也非常严格，对于很多被面试的人来说，甚至觉得有些繁琐。但是，这2-4轮面试，最多也就是4-5个小时，而招募来的工程师，我们希望他能够工作至少一年，理想情况，是能够呆上三年以上，面试的时间大概相当于工作时间的1/1000

也就是说，对于1M的数据，你希望通过简单的1/1000采样，来判断整个数据的分布，误差很有可能是很大的。

那么，在这有限的时间之内，我们倾向于寻找两种问题来考察面试者
1. 面试官容易给出明确判断Yes/No的。很多相对抽象的问题，面试官，特别是技术面试官很难通过面试给出判断，比如说，这个人是否是个负责的人，这种事情，面试是很难给出结论的。同样的，相对于基本的数据结构，算法和写程序能力，所谓“设计模式”或者设计能力，是一个相对更难考察的问题。对于应届同学犹然，因为相对来说，他们更少有大量的实际工程和设计经验，考察“设计模式”最有可能考察出来的，反而是“背诵能力”，而且相对于“背诵算法实现”，“背诵设计模式”更加容易
2. 和接下来的实际工作相关的。对大部分刚毕业的同学们来说，工作之后的半年之内，都没有机会实际去设计相对较大的模块，而更多地是学会写Production-Quality的code，所以面试直接根据算法来写代码，是一个更加合适方法。

此外，真正重视招人的公司，也倾向于错杀一千，而不是放过一个，所以即使被挂了，也不一定是你能力不强。

而事实上，我个人的观点也是，“设计模式”相比于“算法和数据结构”，“编译器”，“操作系统原理”在智力上的挑战更少，在经验上的挑战更多。而“设计模式”，在软件的设计能力上，只是具体技术上很小的一部分，即使是考察系统架构设计，去考察“设计模式”，也是非常不重要的一部分。

@fly2never 不太会调试，而且如果是分布式程序的话也没办法调试，现在唯一调试类的工作是用Profiler定位性能问题和Memory Leak，功能性问题没有什么调试的必要了