软件工程师都需要哪些基本知识呀

[结构工程师业绩材料怎么写]第一，基本情况概述首先要概述工作内容、工作的主客观条件、有利和不利因素以及工作环境等。虽然这些与业绩的取得没有必然的联系，但是，显然如果你处于不利的工作环境，工作条件...+阅读

软件工程师要看呢，是.NET的还是JAVA的。下面提供一些资料希望你喜欢 35公里写道＂出色的软件工程师善用设计模式，勤于代码重构，编写单元测试，并对简单有宗教般的追求。除了这些，优秀的软件工程师还要通晓10个概念，这10个概念超越了编程语言与设计模式，软件工程师应当从更广的范围内明白这些道理（全文阅读）：接口（Interfaces ）惯例与模板（Conventions and Templates）分层（Layering ）算法的复杂性（Algorithmic Complexity）散列法（Hashing ）缓存（Caching ）并发（Concurrency ）云计算（Cloud Computing ）安全（Security ）关系数据库（Relational Databases ） 10. 关系数据库（Relational Databases）关系数据库因为在大规模 Web 服务上缺乏可扩充性而颇受微词，然而，关系数据库仍然是近20年来计算机技术中最伟大的成就。

关系数据库对处理订单，公司数据方面有着出色的表现。关系数据库的核心是以记录表示数据，记录存放在数据库表，数据库使用查询语言（SQL）对数据进行搜索与查询，同时，数据库对各个数据表进行关联。数据库的标准化技术（normalization）讲的是使用正确的方式对数据进行分存以降低冗余，并加快存取速度。 9. 安全（Security）随着黑客的崛起与数据敏感性的上升，安全变得非常重要。

安全是个广义的概念，涉及验证，授权与信息传输。验证是对用户的身份进行检查，如要求用户输入密码。验证通常需要结合 SSL (secure socket layer)进行；授权在公司业务系统中非常重要，尤其是一些工作流系统。最近开发的 OAuth 协议可以帮助 Web 服务将相应信息向相应用户开放。Flickr 便使用这种方式管理私人照片和数据的访问权限。另外一个安全领域是网络设防，这关系到操作系统，配置与监控。

不仅网络危险重重，任何软件都是。Firefox 被称为最安全的浏览器，仍然需要频频发布安全补丁。要为你的系统编写安全代码就需要明白各种潜在的问题。 8. 云计算（Cloud Computing） RWW 最近的关于云计算的文章 Reaching For The Sky Through Compute Clouds 讲到了云计算如何改变大规模 Web 应用的发布。大规模的并行，低成本，与快速投入市场。并行算法发明以来，首先迎来的是网格计算，网格计算是借助空闲的桌面计算机资源进行并行计算。

最著名的例子是 Berkley 大学的 SETIhome 计划，该计划使用空闲的 CPU 资源分析太空数据。金融机构也大规模实施网格计算进行风险分析。空闲的资源，加上 J2EE 平台的崛起，迎来了云计算的概念：应用服务虚拟化。就是应用按需运行，并可以随着时间和用户规模而实时改变。云计算最生动的例子是 Amazon 的 Web 服务，一组可以通过 API 进行调用的应用，如云服务（EC2），一个用来存储大型媒体文件的数据库（S3），索引服务（SimpleDB），序列服务（SQS）。

7. 并发（Concurrency）并发是软件工程师最容易犯错的地方，这可以理解，因为我们一直遵从线形思维，然而并发在现代系统中非常重要。并发是程序中的并行处理，多数现代编程语言包含内置的并发能力，在 Java，指的是线程。关于并发，最经典的例子是“生产/消费”模式，生产方生产数据和任务，并放入工作线程消费或执行。并发的复杂性在于，线程需要经常访问共同数据，每个线程都有自己的执行顺序，但需要访问共同数据。

Doug Lea 曾写过一个最复杂的并发类，现在是 core Java 的一部分。 6. 缓存（Caching）缓存对现代 Web 程序不可或缺，缓存是从数据库取回，并存放在内存中的数据。因为数据库直接存取的代价非常高，将数据从数据库取回并放在缓存中访问就变得十分必要。比如，你有一个网站，要显示上周的畅销书，你可以从数据将畅销书榜一次性取回放在缓存中，而不必在每次访问时都去数据库读数据。

缓存需要代价，只有最常用的内容才可以放入缓存。很多现代程序，包括 Facebook，依靠一种叫做 Memcached 的分布式缓存系统，该系统是 Brad Firzpatrick 在工作于 LiveJournal 项目时开发的，Memcached 使用网络中空闲的内存资源建立缓存机制，Memcached 类库在很多流行编程语言，包括 Java 和 PHP 中都有。 5. 散列法（Hashing） Hashing 的目的是加速访问速度。

如果数据是序列存储的，从中查询一个项的时间取决于数据列的大小。而散列法对每一个项计算一个数字作为索引，在一个好的 Hashing 算法下，数据查找的速度是一样的。除了存储数据，散列法对分布式系统也很重要。统一散列法（uniform hash ）用来在云数据库环境下，在不同计算机之间分存数据。Google 的索引服务就是这种方法的体现，每一个 URL 都被散列分布到特定计算机。

散列函数非常复杂，但现代类库中都有现成的类，重要的是，如何对散列法进行细调以获得最好的性能。 4. 算法的复杂性（Algorithmic Complexity）关于算法的复杂性，软件工程师需要理解这样几件事。第一，大O标记法（big O notation）；第二，你永远都不应该使用嵌套式循环（循环里面套循环），你应该使用 Hash 表，数组或单一循环；第三，如今优秀类库比比皆是，我们不必过分...