关于 Dapper 无编译器校验查询与传统 ORM 的对比。使用编译器有很多好处，但在运行时仍然会存在 fundamental disconnect 问题。同时更重要的是，由于生成 nasty SQL，通常情况还需要去寻找原始代码，而 Query Hint 和 parameterization 控制等能力的缺乏更让查询优化变得复杂。
编码
流程
大部分程序员都是远程工作，自己选择编码地点
编译非常快
然后运行少量的测试
一旦编译成功，代码即转移至开发交付准备服务器
通过功能开关隐藏新功能
在相同硬件上作为其他站点测试运行
然后转移至 Meta.stackoverflow 测试，每天有上千个程序员在使用，一个很好的测试环境
如果通过则上线，在更广大的社区进行测试
大量使用静态类和方法，为了更简单及更好的性能
编码过程非常简单，因为复杂的部分被打包到库里，这些库被开源和维护。.Net 项目数量很低，因为使用了社区共享的部分代码。
开发者同时使用 2 到 3 个显示器，多个屏幕可以显著提高生产效率。
缓存
缓存一切
5 个等级的缓存
1 级是网络级缓存，缓存在浏览器、CDN 以及代理服务器中。
2 级由 .Net 框架 HttpRuntime.Cache 完成，在每台服务器的内存中。
3 级 Redis，分布式内存键值存储，在多个支撑同一个站点的服务器上共享缓存项。
4 级 SQL Server Cache，整个数据库，所有数据都被放到内存中。
5 级 SSD。通常只在 SQL Server 预热后才生效。
举个例子，每个帮助页面都进行了缓存，访问一个页面的代码非常简单：
使用了静态的方法和类。从 OOP 角度来看确实很糟，但是非常快并有利于简洁编码。
缓存由 Redis 和 Dapper 支撑，一个微型 ORM
为了解决垃圾收集问题，模板中 1 个类只使用 1 个副本，被建立和保存在缓存中。监测一切，包括 GC 操。据统计显示，间接层增加 GC 压力达到了某个程度时会显著的降低性能。
CDN Hit 。鉴于查询字符串基于文件内容进行哈希，只在有新建立时才会被再次取出。每天 3000 万到 5000 万 Hit，带宽大约为 300GB 到 600GB。
CDN 不是用来应对 CPU 或I/O负载，而是帮助用户更快的获得答案
部署
每天 5 次部署，不去建立过大的应用。主要因为
可以直接的监视性能
尽可能最小化建立，可以工作才是重点
产品建立后再通过强大的脚本拷贝到各个网页层，每个服务器的步骤是：
通过 POST 通知 HAProxy 下架某台服务器
延迟 IIS 结束现有请求（大约 5 秒）
停止网站（通过同一个 PSSession 结束所有下游）
Robocopy 文件
开启网站
通过另一个 POST 做 HAProxy Re-enable
几乎所有部署都是通过 puppet 或 DSC，升级通常只是大幅度调整 RAID 阵列并通过 PXE boot 安装，这样做非常快速。
协作
团队
SRE （System Reliability Engineering）：5 人
Core Dev（Q&A site）6-7 人
Core Dev Mobile：6 人
Careers 团队专门负责 SO Careers 产品开发：7 人
Devops 和开发者结合的非常紧密
团队间变化很大
大部分员工远程工作
办公室主要用于销售，Denver 和 London 除外
一切平等，些许偏向纽约工作者，因为面对面有助于工作交流，但是在线工作影响也并不大
对比可以在同一个办公室办公，他们更偏向热爱产品及有才华的工程师，他们可以很好的衡量利弊
许多人因为家庭而选择远程工作，纽约是不错，但是生活并不宽松
办公室设立在曼哈顿，那是个人才的诞生地。数据中心不能太偏，因为经常会涉及升级
打造一个强大团队，偏爱极客。早期的微软就聚集了大量极客，因此他们征服了整个世界
Stack Overflow 社区也是个招聘的地点，他们在那寻找热爱编码、乐于助人及热爱交流的人才。
编制预算
预算是项目的基础。钱只花在为新项目建立基础设施上，如此低利用率的 web server 还是 3 年前数据中心建立时购入。
测试
快速迭代和遗弃
许多测试都是发布队伍完成的。开发拥有一个同样的 SQL 服务器，并且运行在相同的 Web 层，因此性能测试并不会糟糕。
非常少的测试。Stack Overflow 并没有进行太多的单元测试，因为他们使用了大量的静态代码，还有一个非常活跃的社区。
基础设施改变。鉴于所有东西都有双份，所以每个旧配置都有备份，并使用了一个快速故障恢复机制。比如，keepalived 可以在负载均衡器中快速回退。
对比定期维护，他们更愿意依赖冗余系统。SQL 备份用一个专门的服务器进行测试，只为了可以重存储。计划做每两个月一次的全数据中心故障恢复，或者使用完全只读的第二数据中心。