一周极客热文：从分析8000条软件工程师招聘信息所学到的

Aline Lerner 过去以编程谋生，现在从事招聘工程师的工作。去年，她通过参考全年的有效招聘数据编写了一篇文章，总结如下：

如果可以的话，尽可能让招聘信息更个性化。谈论你从事什么工作，候选人已经做的事情与招聘内容有什么样的关系，你为他们在做一些事情的原因。攀亲带顾，人造的个性化不算在内。
即使是创始人的亲自招聘也并没有从本质上增加价值，除非他们是个性化的和有针对性的。
写好招聘信息是很难的，并且当工程师和创始人作为招聘人员，他们不一定比专职招聘人员做的更好。在另一方面优秀的招聘人员是更有价值的。专业的人与非专业的人相比，能够做出更多有吸引力的信息。
试图克扣优秀人才工资是不会让你有任何朋友。而且一开始就让薪资透明化，假设这些薪酬是有竞争力的，可能是一个更好的策略。

下面是小编为大家盘点的一周极客热文。（如果你对有极客头条有什么建议或遇到了什么问题欢迎来邮qianshg@csdn.net，主题请加“极客头条”字样。）

一、 JAVA 9 新特性

Oracle已将JAVA 9的开发提上日程。OpenJDK上已经出现了关于下一个主版本JAVA 9的改进建议。下一个release版本将推出三个全新的API：

轻量级的JSON API(JEP 198):用于读写JSON文档和数据流。
HTTP 2客户端(JEP 110)：支持HTTP2.0和websocket，用以替代原有的HttpURLConnection。
进程API更新(JEP 102)：改进对操作系统进程的控制与管理（以往开发者只能用现有API提供的编写native代码的方式）

还有一些其他的小特性诸如在JEP中提及的数十个建议。此外，Oracle还承诺了另外三件有关性能的特性：

改进竞争锁(JEP 143)：此项旨在于改进当线程竞争访问对象时的性能。
分段代码缓存(JEP 197)：更好的性能，更短的扫描时间，更少的碎片，以及其他扩展能力。
智能的JAVA编译器sjavac(JEP 199)：默认使用sjavac来构建更为大型的项目。

二、那些必读的数据库领域论文

基础与算法

The Five-Minute Rule Ten Years Later, and Other Computer Storage Rules of Thumb (1997): 此文与十年前的原始论文解释了一个量化公式，用来计算数据页是否应该缓存在内存中。能读到Jim Gray处理一系列相关问题（比如数据页应该多大）的方法，幸何如之。
Paxos Made Simple (2001): Paxos构成了许多分布式系统的基础。想法很简单，但理解起来却出名的难（可能是因为原始论文的写法太……）。

关系数据库

Anatomy of a Database System (200x): Joe Hellerstein（伯克利教授，数据库专家）对关系数据库很棒的综述，涉及到各个组件。
A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks (1970): Codd对数据独立性的探讨。尽管最近NoSQL兴起，但我相信这篇论文的一些思想在大规模并行数据系统中越来越重要了。

经典的系统设计

A History and Evaluation of System R (1981): IBM的System R和Berkeley的Ingres两个系统都证明了关系数据库是可行的。值得注意的是，30年来关系数据库的内部并没有什么太大变化。
The Google File System (2003) 和 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (2006): Google数据基础设施的两大核心组件。……虽然可能已经被Google更新的技术取代，但其中的思想将历久弥新。

列式数据库

列式存储和面向列的查询引擎对于分析型负荷即OLAP至关重要，已有15年历史（最早的MonetDB论文发表于1999年），到现在几乎所有商业数据仓库都有列式引擎了。

C-Store: A Column-oriented DBMS (2005) 和 The Vertica Analytic Database: C-Store 7 Years Later (2012): C-Store是新英格兰地区多所大学（指MIT、布朗、马萨诸塞州大等）的专家们很有影响的学术研究。Vertica是其商业化版本。
Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really? (2012): 讨论列式存储和查询引擎的重要性。
[Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets](http://research.google.com/pubs/

数据并行计算

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (2004): MapReduce既是一种编程模型（借鉴自函数式编程中的古老概念），也是Google用于分布式数据密集计算的系统。这个编程模型如此简单而又功能强大，能够满足广泛的编程需求。系统加上模型，是容错而且可扩展的。

趋势（云计算，仓库规模计算和新硬件）

A View of Cloud Computing (2010): 关于云计算的权威论文。从技术角度讨论了云计算（主要指资源的弹性而不是面向消费者的“云”）的经济意义和阻碍因素。这些阻碍因素将影响云中系统的设计决策。

扩展阅读——许多学校都有针对研究生的数据库阅读列表

Berkeley: http://www.eecs.berkeley.edu/GradAffairs/CS/Prelims/db.html
Brown: http://www.cs.brown.edu/courses/cs227/papers.html
Stanford: http://infolab.stanford.edu/db_pages/infoqual.html
Wisconsin: http://www.cs.wisc.edu/sites/default/files/db.reading.pdf
Joseph Hellerstein的Berkeley数据库研究生课程阅读列表，比本列表更全面

三、学习Linux/UNIX的在线免费书籍和课程

书籍：《鸟哥的 Linux 私房菜 — 基础学习篇》（繁体中文）、《鸟哥的 Linux 私房菜 — 服务器架设》（繁体中文）、《UNIX入门指南（英文）》、《Linux命令行（英文）》、《搭建Linux开发环境（英文）》

课程：《Linux达人养成计划》、《在Ubuntu Server下搭建LAMP环境》、《Linux系列教程（Youtube英文）》、《UNIX实践（英文）》

工具：Shortcutfoo - 熟悉命令行功能的在线小工具。这个在线的小工具把Linux命令划分成多个分类，集中熟悉相关命令的功能，并且通过测试让你不加深记忆。

distrowatch – 汇集了数百个Linux发行版本更新信息的网站。

四、 JAVA多线程和并发基础面试问答

进程和线程之间有什么不同？

一个进程是一个独立(self contained)的运行环境，它可以被看作一个程序或者一个应用。而线程是在进程中执行的一个任务。Java运行环境是一个包含了不同的类和程序的单一进程。线程可以被称为轻量级进程。线程需要较少的资源来创建和驻留在进程中，并且可以共享进程中的资源。

-可以直接调用Thread类的run()方法么？

当然可以，但是如果我们调用了Thread的run()方法，它的行为就会和普通的方法一样，为了在新的线程中执行我们的代码，必须使用Thread.start()方法。

在多线程中，什么是上下文切换(context-switching)？

上下文切换是存储和恢复CPU状态的过程，它使得线程执行能够从中断点恢复执行。上下文切换是多任务操作系统和多线程环境的基本特征。

五、我们为什么仍然要雇用效率低下的程序员？

之所以光凭能力、效率、专业性不能决定一个程序员去留，主要有以下3个原因。

任何公司都需要采用营销和技术手段，来生产和推广产品，代码质量并非成功的唯一因素。
外行人看不出代码质量。一个漂亮的用户界面，哪怕后面的代码乱七八糟也没关系，Who knows？
是否专业化要经过10多年的维护之后才看得出来，大浪淘沙，历时弥久。

六、什么原因成就了一位优秀的程序员？

他们做调查研究（或者叫“三思而后行”，或者叫“谷歌一下”）
他们阅读错误信息（并按照它们行事）
他们去看源代码
They just do it
他们避免危机
他们善于沟通交流
他们激情四射

此外，还值得关注的有：我的多年编程经验总结、偷懒是程序员的一种至高境界、【调查】程序员需要知道的97件事，你知道几件？、揭秘 GitHub 的 CSS 技术细节、一网打尽！200+值得收藏的设计师资源站、SysAdmim 必备：系统性能大牛 Brendan Gregg 分享的 Linux 性能工具。

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上期回顾：

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