作为面试官从在大学里面试社团大一新生，到加入百度后帮公司面试候选人，我觉得我对面试这件事一直不得要领。百度提供面试培训，也允许参考或使用题库，但我还是觉得不知道如何判断给不给一名候选人通过我这关。偶尔我会遇到非常优秀的实习生候选人，我能十分确定我要给他过，甚至想方设法确保他能来。其它时候，我觉得我的判断随机性太大，或许还不如一枚硬币做得好。
在百度做二面的时候，我往往会问一些组合问题，就是候选人需要有扎实的基础加上一定的解题能力才能做出来的。我假设一面的面试官已经问过基础问题，所以我不会再问基础问题。结果通常是，候选人的基础不够扎实，会作出一些错误的假设，甚至面对组合问题就无从下手，不知道如何分解为更小的问题然后再一步一步来解决。我不知道是否应该期望候选人全部答对，但答对小部分的状况让我无从判断。
为此我开始跟其它人讨论面试经验。Acumon 说应该针对候选人说他擅长的领域来提问，而且使用开放性问题以便了解候选人的思考方式，但我发现我遇见的大多数候选人都不清楚自己擅长什么，或者是他们自认为的强项无法达到我的预期。后来在上海跟 Winter 和 Hax 聊天时发现一个可怕的现实：大多数前 ...
看到这个标题大家一定会想到这篇神文《How Browsers Work》，这篇文章把浏览器的很多细节讲得很细，而且也被翻译成了中文。为什么我还想写一篇呢？因为两个原因，
1）这篇文章太长了，阅读成本太大，不能一口气读完。
2）花了大力气读了这篇文章后可以了解很多，但似乎对工作没什么帮助。
所以，我准备写下这篇文章来解决上述两个问题。希望你能在上班途中，或是坐马桶时就能读完，并能从中学会一些能用在工作上的东西。
浏览器工作大流程
废话少说，先来看个图：
从上面这个图中，我们可以看到那么几个事：
1）浏览器会解析三个东西：
一个是 HTML/SVG/XHTML，事实上，Webkit 有三个 C++ 的类对应这三类文档。解析这三种文件会产生一个 DOM Tree。
CSS，解析 CSS 会产生 CSS 规则树。
Javascript，脚本，主要是通过 DOM API 和 CSSOM API 来操作 DOM Tree 和 CSS Rule Tree.
2）解析完成后，浏览器引擎会通过 DOM Tree 和 CSS Rule Tree ...
英文原文：11 Laws of The System Thinking in Software Development
“我会更加努力地工作” —— 一匹名叫Boxer的马（出自乔治·奥威尔的《动物农庄》）
彼得·圣吉在其著作《第五项修炼》中提到的系统思维定律同样适用于软件开发。
1. 今日的问题源于昨日的解决方案（Today’s problems come from yesterday’s solutions）
当解决问题时，我们会感到很高兴。我们经常不考虑后果。令人感到意外的是，我们提出的解决方案可能会产生反作用，并带来新问题。
作为对取得巨大成功的团队的奖励，公司决定为团队中的少数骨干成员发放奖金并晋升职位。团队中的其他成员会感到不公平，并且会丧失积极性。最终使团队成员之间的关系更加紧张，后续项目也就很难再取得成功。
项目经理频繁要求开发者修复一个新的软件Bug，或者处理客户的紧急需求，而开发者尽力满足这些要求。但是，过于频繁地分散精力会妨碍他们完成迭代过程中的主要任务。因此，项目进展很慢。
2. 用力越大，系统的反作用力也越大（The harde ...
很多 Web 应用程序都会提供大量的静态内容，其数量多到相当于读完整个磁盘的数据再将同样的数据写回响应套接字（socket）。此动作看似只需较少的 CPU 活动，但它的效率非常低：首先内核读出全盘数据，然后将数据跨越内核用户推到应用程序，然后应用程序再次跨越内核用户将数据推回，写出到套接字。应用程序实际上在这里担当了一个不怎么高效的中介角色，将磁盘文件的数据转入套接字。
数据每遍历用户内核一次，就要被拷贝一次，这会消耗 CPU 周期和内存带宽。幸运的是，您可以通过一个叫 零拷贝 — 很贴切 — 的技巧来消除这些拷贝。使用零拷贝的应用程序要求内核直接将数据从磁盘文件拷贝到套接字，而无需通过应用程序。零拷贝不仅大大地提高了应用程序的性能，而且还减少了内核与用户模式间的上下文切换。
Java 类库通过 java.nio.channels.FileChannel 中的 transferTo() 方法来在 Linux 和 UNIX 系统上支持零拷贝。可以使用 transferTo() 方法直接将字节从它被调用的通道上传输到另外一个可写字节通道上，数据无需流经应用程序。本文首先展示了通过传统拷贝语 ...
系统架构
未读今天我们来谈谈一个网站一般是如何一步步来构建起系统架构的，虽然我们希望网站一开始就能有一个很好的架构，但马克思告诉我们事物是在发展中不断前进的，网站架构也是随着业务的扩大、用户的需求不断完善的，下面是一个网站架构逐步发展的基本过程，读完后，请思考，你现在在哪个阶段。
架构演变第一步：物理分离WebServer和数据库
最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了。这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易出问题。于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
看看这一步完成后系统的图示：
...
多线程-并发
未读在java.util.concurrent包中，有两个很特殊的工具类，Condition和ReentrantLock，使用过的人都知道，ReentrantLock（重入锁）是jdk的concurrent包提供的一种独占锁的实现。它继承自Dong Lea的 AbstractQueuedSynchronizer（同步器），确切的说是ReentrantLock的一个内部类继承了AbstractQueuedSynchronizer，ReentrantLock只不过是代理了该类的一些方法，可能有人会问为什么要使用内部类在包装一层？ 我想是安全的关系，因为AbstractQueuedSynchronizer中有很多方法，还实现了共享锁，Condition(稍候再细说)等功能，如果直接使ReentrantLock继承它，则很容易出现AbstractQueuedSynchronizer中的API被无用的情况。 言归正传，今天，我们讨论下Condition工具类的实现。 ReentrantLock和Condition的使用方式通常是这样的：
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原文中还没有100个。作者希望大家一起来推荐高质量的Java开发博客，然后不段补充到这个列表。欢迎你也参与推荐优质的Java开发博客。（声明一下：我们的数学不是体育老师教的！:) ）
本文的主要目的是收集全球范围内100个高质量Java开发者博客。其中会有一些博客并不是由纯粹的Java开发者撰写的，但是Java开发者们能够从中发现一些有用的或者有趣的东西。阅读这些博客将会非常有趣，有时会给你带来一些新鲜的想法。
Google的排名算法中，大型网站的排位会比较高。这对一些小型的高质量博客来说并不公平。有些站点的流量非常大，但是质量并不高。我对高质量的定义是：
文章具有可读性并且是原创的。
文章作者对技术本身有着浓厚的兴趣。
文章在个人理解的基础上提出一些创造性的想法。
博客中没有太多的广告。
博客的更新频率比较高。
因此，很多Google排名靠前的博客并没有出现在下面的列表里。如果你知道一些值得推荐的博客，请留言告诉我。由于这个列表正在快速增长，请只推荐高质量的博客站点。
名称(站点名或人名)国家备注1Adam Bien德国Java EE相关2Anto ...
java
未读第 1 章基础知识1.1. 单钥密码体制单钥密码体制是一种传统的加密算法，是指信息的发送方和接收方共同使用同一把密钥进行加解密。
通常 , 使用的加密算法 比较简便高效 , 密钥简短，加解密速度快，破译极其困难。但是加密的安全性依靠密钥保管的安全性 , 在公开的计算机网络上安全地传送和保管密钥是一个严峻的问题，并且如果在多用户的情况下密钥的保管安全性也是一个问题。
单钥密码体制的代表是美国的 DES
1.2. 消息摘要一个消息摘要就是一个数据块的数字指纹。即对一个任意长度的一个数据块进行计算，产生一个唯一指印（对于 SHA1 是产生一个 20 字节的二进制数组）。
消息摘要有两个基本属性：
两个不同的报文难以生成相同的摘要
难以对指定的摘要生成一个报文，而由该报文反推算出该指定的摘要
代表：美国国家标准技术研究所的 SHA1 和麻省理工学院 Ronald Rivest 提出的 MD5
1.3. Diffie-Hellman 密钥一致协议密钥一致协议是由公开密钥密码体制的奠基人 Diffie 和 Hellman 所提出的一种思想。
先决条件 , 允许两名用户在公开媒体上交换信息以生成 ...
翻译自 javarevisited。如需转载本文，请先参见文章末尾处的转载要求。
本文收集了一些用于提升JDBC性能的方法。Java应用或者JavaEE Web应用的性能是很重要的，尤其是数据库后端对应用的性能影响。不知你是否经历过Java、JavaEE web应用非常慢的案例没有（处理一个简单的请求都要花上好几秒的时间用于数据库访问，分页、排序等）。下面这些贴士也许能提升Java应用的性能。它们非常简单同时还可以应用于其它编程语言，如果是用数据库作为后端存储的话。
这几个JDBC性能贴示不见得有多酷或者有些你从没听说过，虽然讲的很基础但是在实践中上很多程序员经常忽略它们，当然你可能把标题称为数据库性能提示。
JDBC性能贴士一：使用缓存查出应用中有 多少数据库调用 ，然后把它们减到最少，不管你信不信性能问题大多数情况下罪魁祸首是访问数据库的那些代码。因为连接到数据库需要准备好连接（connections），还有往返的网络传输和数据库系统后端的处理。如果你可以把数据缓存下来的话这是减少数据库调用最好的方式，即使你的应用有完全动态的数据，短暂的缓存可以节省很大的数据苦往返的传输。加速 ...
javagc
未读摘要本文记录GC调试的一次实验过程和结果。
GC知识要点回顾问题1：为什么要调试GC参数？在32核处理器的系统上，10%的GC时间导致75%的吞吐量损失。所以在大型系统上，调试GC是以小博大的不错选择。’small improvements in reducing such a bottleneck can produce large gains in performance.’
问题2：怎么样调试GC?
调试GC，有三个主要的参数：
选择合适的GC Collector
整个JVM Heap堆的大小
Young Generation的大小(-Xmn?m or -XX:NewRatio=?)
问题3：有哪些不同的GC Collector?
Tony Printezis (JVM大牛)在Garbage Collection in the Java HotSpot Virtual Machine有图为证，还有一篇更早的sun开发人员介绍GC调试也是有图为证
neo4j总结如下
GC shortname
Generation
Command line parameter
...
