程序员月薪区间很大，最高的能达到 5、6 万，最低能到 2、3 千，赚的多的都是能快速自学技术不需要别人教的，最起码得能流畅阅读英文技术文档，高等数学基础也得扎实，否则入行就很有可能成为那群挣钱少的人。

上能接本的专科，然后升本，先搞个学士学位出来，否则还是别入这行了。

要是想做些强交互弱功能的可视化工具的话，JS、HTML、CSS 可能是最方便快捷的。

但如果想要应用更广泛更全能的话，Python 最合适，批处理、科学计算、服务器、硬件、爬虫、人工智能、原生 UI （ Qt ）等等都可以用。

Manjaro 是基于 Arch 的，牺牲一些定制性换取易用性，挺有发展前景的。不过我还是喜欢用 Arch，折腾惯了。

桌面环境推荐 Gnome，比较简洁，又不失美观，适合高效办公。
终端模拟器推荐 Guake，一键切换显示与隐藏，适合重度命令行用户；环境不适合 Guake 也可以用 Terminator，功能强大，与 Mac 上的 iTerm2 相似。
用过 Ubuntu 喜欢用 Synaptic 包管理器的，在 Arch 下可以考虑 Octopi。
Gnome 自带的磁盘空间分析工具 Baobab 挺好用的，直观了解哪里在占用大量磁盘空间。
Shell 推荐 Zsh 搭配 Oh my zsh 配置包，效率神器，我自己也在此基础上做了个 idlebox 工具箱，集成了日常使用的脚本。
Arch 系的系统想用 AUR 的话，以前流行的 yaourt 因为安全风险不推荐使用了（不知道现在怎样了），推荐 yay，很现代化的软件包管理器。
远程传输文件，如果操作比较碎，用 SSH 或 rsync 会比较麻烦，可以用 FileZilla，这个是跨平台的，官方还提供 FTP Server 端可以自己快速搭建一个 FTP 服务器用。
压缩推荐 p7zip，支持所有主流压缩格式。

所有计算机问题都可以用两个思想来解决：分层和解耦。
分层可以将整体复杂度分解到每个层中，使得每个层的复杂度相比以前的整体复杂度要低。
解耦可以将问题和风险封锁在一个模块内，提升解决问题的效率，降低风险的影响范围。

不过也要辩证去看，因为很多问题的解决方案都只是权衡之计，解决了一方面问题又出现了另一方面问题，最合理的方式是从实际出发，平衡各方面，选取最适合当前情况的方案。

感觉 Story Point 可以尝试。
每一个任务是一个 User Story，Story Point 由团队成员共同评定，每个人单位时间可以完成不同量 Story Point，而随着能力提升，一个员工单位时间可以完成的 Story Point 是会增多的，最后根据完成的 Point 数来作为绩效评估的要素之一。

绩效评定可以采用类似 Peer Review|360 Degree Feedback 的方法，需要花费比较多的精力，但是相对公道，不会导致普遍性的反抗，唯一的缺点就是可能会导致死海效应。

日程管理的话我是通过日历来实现的，最好用的是 Google Calandar，没条件用的话可以考虑 Outlook。

好贴的话看怎么记了，一般是浏览器收藏夹+Gist 同步机制，以前试过复制下来贴到笔记里，但时间久了发现也不怎么会回去翻，凭印象 Google 一下基本都能找到，后来也就放弃了。

UHK 了解一下~~

感觉主要还是注意用眼卫生，定时休息一下；干眼症的话查查病因看能不能治疗；显示器太亮的话试一试发黄的那种护眼模式会不会好一些。

电子墨水屏幕的话如果不想用背光，对环境光要求也是比较高的，如果工作的地方比较昏暗也会导致眼睛累。

非主流产品还是谨慎为好，最终效果肯定会和预期的不大一样。

其实你潜意识里已经做了选择了，只是希望 V 友推一把。

老家是工业城市，程序员回老家找不到工作……

想想，一个开源免费（社区版）的数据库，受开发者青睐，然后云厂商 fork 了代码，加了各种黑科技，闭源卖服务，于是众开发者分分放弃社区版去买云服务，社区每况愈下。

这就是近几年发生的事，不过感觉 MongoDB 的策略也并不完备。

@yuchting 生产环境 4.0 已经用上事务了。MongoDB 近年来更新蛮多的，可以关注一下。

可以持续学习新技术，做事前做事后多思考，掌握解决各种问题的方法论；总之一个目标——逐渐不需要依赖其他人就能自主提升。

其实更重要的是你自己的职业生涯规划是怎样的，很多人说程序员 5 年一个坎，你希望你自己工作 5 年后是什么样子的，如何才能达到这个样子，然后你现在就可以做相关计划努力达到目标。

我曾经有一块闪迪的 U 盘，从高一用到大学毕业，后来买的 U 盘就都是闪迪的了，之前玩华硕路由器的 Merlin 固件，以及现在自己搭 OMV NAS 用到系统盘也都是用的闪迪的 U 盘。

个人觉得系统和配置还是比较重要的，比如尽可能减少写次数。

商业组织的开源项目和非盈利组织的开源项目从根本目标来说，还是不一样的。

其实开源界一直都有 Copyright 和 Copyleft 以及 free 和 non-free 的区别，我们可能听说过很多开源的好处，但绝大多数都是在 free 以及 Copyleft 下有效的，很多商业驱动的开源项目都只是商业组织对开源社区的单方面输出，确实能促进相关行业的发展，但是实际上也是对行业的一种控制手段，Android(看华为，虽然能用 AOSP 源码，但市场是被 Google Play Framework 控制的)、Chromium （掌握市场的是 DRM 之类的非开放组件）也都是这样的。

不过 Go 可能好一点是，在 License 里没有写明 Google 拥有 Go 的 Copyright （写的是“ Authors ”），所以如果想公道一些的话，社区贡献者中增加非 Google 员工的比例就可以了。

Mozilla 的很多项目是 MPL2.0 授权的，是 Copyleft，但不清楚为啥 Rust 是 Apache2.0+MIT 的，但至少 Mozilla 基金会是具有非盈利性质的血统的，做决策不会太看重商业利益。

一个很现实的情况是，商业公司做了很多高质量的代码，非常好用，不需要外人再来做什么工作去完善，以至于助长了大量的伸手党，最后对于伸手党的惩罚也出现了——参考 Ant-design 事件。

然后现在有很多个人开发者也在使用一些 Copyright 非常强的协议，比如 MIT，对其他贡献者不友好，所以也基本上封杀了发展为社区的可能性。

在高并发场景下可能出现两个进程同时查询同一条数据是否存在，两个进程可能同时查出来这一条数据存在，然后同时执行删除，一个成功删除了，另一个没有成功删除，只是一般也不会报错就是了。

所以……先查询后删除的原因是什么呢？如果是从性能上来说，先查询后删除性能比直接删除多一步，直接删除如果没有记录也不会执行写操作（数据库一般都会 对各种已知情况做足优化的）；从逻辑上来说，删除操作时幂等的，即不管删除前有没有数据，执行删除后的结果都是一致的。

所以我的答案是：直接删就可以了。

为什么一定要换 Go，只是因为 Go 是新出的吗？ CTO 更看重的是生产效率，而 CEO 更看重的是经济效益，所以只凭借“新技术”确实很难说服人；举个例子，招聘一个团队 Node.js ，每个人 12K，如果招聘一个团队 Golang，每人 20K，做出来的东西的营收还是要看市场运营和推广，你作为被投资人和股东过分关注的 CEO，你会选哪个？

不建议一刀切，你要是真想用 Golang，可以在未来新建设的新项目上从 0 开始用 Golang，如果要把现有项目全用 Golang 重写，在 CTO 还是 CEO 还是其他开发同事的角度上来讲，都不会很赞成的。

我们也在用微服务架构，也用 Node.js 和 Golang，说实话，微服务思想大大降低了语言和技术栈本身对于整体产品的影响程度，参考帕金森琐碎定理，建议把关注点放在 DevOps、Chaos Engineering、数据中台等等这些又潮又真的可以明显提升产能与降低成本的技术。