隆基绿能

面试题简述RabbitMQ 怎么保证消息的顺序性？如果出现乱序该怎么解决？面试题考点考察候选人对消息通道模型、消费并发控制、业务幂等性等底层原理的理解。面试官想听的1、是否清楚 RabbitMQ 的消息流转模型（队列、exchange、channel、consumer）；2、是否知道哪些环节会导致乱序（并发消费、ack重试、集群转发等）；3、能否给出实际可行的业务层面解决思路（比如分区队列、单通道消费、全局排序等）。面试示例回答这个问题我之前在 XX 公司实习做 XX 项目时遇到过，当时日志处理系统就是基于 RabbitMQ 做异步消费。首先，RabbitMQ 并不能天然保证全局顺序，它只保证...

女朋友最近拿到了字节的产品offer，作为男朋友，第一反应当然是替她开心，但开心过后，我自己却陷入了一种莫名的焦虑和失落，这就意味着我们要异地一段时间，而且她工作肯定会接触到很多优秀的人，我有点没安全感。我知道这样想不对，但就是控制不住自己，想听听大家的看法。（我还在找实习）

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...