情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

メッセージの耐久性と持続性 分散型システムのノードは演算し、データを保存し、互いにメッセージを送信し合います。メッセージ送信の重要な指標は、これらのメッセージがどれだけ確実に届くかです。基幹システムでは、消失メッセージがゼロでなくてはならない場合がしばしばあります。 分散型システムにおける通信は、RabbitMQ、Kafkaなどの分散型メッセージングサービスを用いることがほとんどです。こういったメッセージングサービスはメッセージ配信において様々なレベルの信頼性をサポートしています（または、サポートするように設定を変えられます）。 メッセージの永続性とは、メッセージを処理しているノードで何らかの問題が起こった時、その問題の解決後に処理されるよう、メッセージはそこに残ることを意味します。メッセージの持続性は多くの場合、 メッセージキュー レベルで用いられます。持続性のあるメッセージキューを実装

私たちのプロジェクトではいつも、非常に長い Makefile を使用して、インストールやビルド、テスト、デプロイメントの処理を自動化しています。ターゲット名はほとんど標準化されていますが（ make install 、 make deploy ）、中には説明が必要なものもあります（ make run-dev 、 make restart-api ）。そして、詳細なmakeターゲットを追加するほど、それらの処理内容をテキスト形式で大量に記載しなければなりません。私たちのプロジェクトでは通常、このような文書を README ファイルに書いています。 しかしCLI（コマンドラインインタフェース）を用いる場合は、主に自己文書化ツールを使っています。 make と打つだけで、利用可能なコマンドとその説明が一覧表示されたら便利だと思いませんか？ それを実現するのは、実はとても簡単です。まずは各ターゲッ

Webアプリにリアルタイムの双方向通信が必要な場合、WebSocketを選ぶのは自然なことだと思います。では、どのツールでWebSocketサーバを構築すべきでしょうか。パフォーマンスは重要ですが、開発のプロセスも見過ごしてはなりません。パフォーマンスを基準にするだけでなく、開発のしやすさも考慮に入れるべきでしょう。今回の大合戦では、Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Rubyのそれぞれの言語によって慣用的な手法で実装されたシンプルなWebSocketサーバを比較したいと思います。 テスト内容 サーバに実装するのは、 echo と broadcast の2つのメッセージのみを扱う非常に単純なプロトコルです。echoは送信クライアントに返され、ブロードキャストは全ての接続クライアントに送信されます。そしてブロードキャストが完了すると、結果メッセージが送信者に返されます。

（環境変数GODEBUGは、 ランタイム パッケージで提供されています） この環境変数を指定してプログラムを起動すると、標準出力に以下の追加出力が出力されます（少し簡略化されています）。 % env GODEBUG=gctrace=1 godoc -http=:6060 ... gc76(1): 2+1+1390+1 us, 1 -> 3 MB, 16397 (1015746-999349) objects, 1436/1/0 sweeps, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields gc77(1): 2+0+1582+1 us, 2 -> 4 MB, 14623 (1016248-1001625) objects, 1436/0/0 sweeps, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields scvg0: inuse:

base-64よりもスペース効率の良い方法。 GitHub レポジトリ 1 概要 バイナリをテキストに変換するエンコード方式としての base-64 は、そのデータ量を33％増大させます。この記事では、UTF-8のテキスト変換方式であり、元のデータから14％増大するbase-122を紹介します。base22はWebを念頭において作られました。 実装 には、Javascriptのデコーダを使い、base-122でエンコードしたリソースをWebページに読み込ませる過程が含まれます。 免責事項 3で示すように、base-122は 大半のWebページが該当します gzip圧縮ページでの使用は推奨しません。ですが、base-122は一般的な文字エンコード方式として役に立つ可能性があります。 1.1 はじめに 画像、フォント、オーディオなどの外部のバイナリリソースは、base-64でエンコードする デ