@gratonos https://www.jianshu.com/p/6735b67a344e

可以参考一下我这篇文章：

@lujiaxing 感谢回复。我是做后端开发的，这些方向我能适配的还是比较少

@jones2000 最近几年主要写 Go ，看来不应该自降门槛

@www5070504 @litguy 感谢，我去了解一下

@lujiaxing @yanzhiling2001 .NET Core 前两年专门学了，感觉是挺不错的，C#的设计也比较中意，就是感觉在国内应用领域相对狭窄，而且做长期技术积累性价比不是特别高（了解不深，可能理解有误）

@julyclyde 之前挺想尝试 MS ，但是帝都魔都苏州都有，就是深圳没有

@zzzmh 早几年还能比较随意，年龄一上来换工作、提要求难度就明显大了
@janus77 rust 这块我也比较有兴趣
@djoiwhud 现实很残酷

@xsen 感谢，说的很详细

@julyclyde 深圳的外企感觉比帝都和魔都少许多

@charlie21 我个人看法是：有管理手段，但是还不能和管理水平高划等号。隔壁组倒是有真正高水平的 leader

@Chell 985 本科，感觉不是很好看

@lydhr 这个方向挺适合积累的，就是不知道岗位需求量和转岗难易度怎么样

@microxiaoxiao 嗯，这里提问就是想了解一些自己没了解到的一些方向，多方面考虑一下

@shijingshijing 嵌入式和远程确实互斥性比较高。金融感觉是一个不错的方向

且不说题目本身的意义，只说楼主给的答案实现方式，我觉得太过于依赖语言的“隐式”特性，且过于追求代码简短，可读性并不好。实现效率也先暂不讨论。以下是我参考楼主的答案，实现的我认为可读性更高的版本，即使不熟悉 JS 的程序员也应该能理解（注：本人不是 JS 程序员，见笑）：

``` Javascript
function add(a, b) {
const count = Math.max(a.length, b.length);
let array = new Array(count);
let carry = 0;
for (let n = 1; n <= count; n++) {
const left = Number(a[a.length - n] || '0');
const right = Number(b[b.length - n] || '0');
const sum = left + right + carry;
array[array.length - n] = String(sum % 10);
carry = Math.floor(sum / 10);
}
const res = array.join('');
return carry > 0 ? '1' + res : res;
}
```

补充一下标准库 log 的性能作为对比

环境：同上
Flags：LstdFlags | Llongfile | Lmicroseconds
单条日志：消息负载 146 字节，总长度 234 （算上换行）
调用：log.Println
备注：gxlog 为了支持异步，每条日志都需要分配一个 buf，标准库 log 不支持异步，buf 为 log 对象的一个字段，无需重复分配。
写入 /dev/null 性能：每秒 36-37 万条日志
写入文件性能：每秒 24-25 万条日志

简单测试，仅供参考

硬件：小米 air13
系统：Win10 上 VirtualBox 虚拟的 Linuxmint18
Go：go1.11.4
单条日志：消息负载 120 字节，上下文一对键值，无 mark，无 prefix，无染色，总长度 234 （算上换行）
写入 /dev/null 性能（ go run bench.go 2>/dev/null ）：每秒 23-24 万条日志
写入文件性能（ go run bench.go 2> log.txt ）：每秒 16-17 万条日志

不获取运行时（文件、行号等），手动改了实现代码，新版本中会加入 Flag 控制：
写入 /dev/null 性能：每秒 37-38 万条日志
写入文件性能：每秒 24-25 万条日志

参考测试代码：
package main

import (
"fmt"
"time"

"github.com/gxlog/gxlog"
)

func main() {
msg := "012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789" +
"012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789"
log := gxlog.Logger().WithContext("k1", "v1")

now := time.Now()
for i := 0; i < 200000; i++ {
log.Trace(msg)
}
fmt.Println("costs:", time.Since(now))
}