团子寄三方

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...

实习研发薪资独一档，一线城市500一天的话还有房补这样算下来500×22=11000+1500=12500，实习生工资每月过万给的太多了，我了解的大厂实习工资都没这价，按我的经验来讲，像团子百度技术岗位正常就300一天，团子每天30元餐补吧，但字节三餐免费三餐吃的也很好，以后可以考虑有节选节吧，妥妥的天花板，爱了爱了，但节子强度也很大，我有的朋友在节子10-10+-5节奏，多一分价钱，多一分强度而且hr和运营这样职能实习岗位，在一线城市350一天，这个薪资超过大部分大厂的研发实习工资了不亏是宇宙厂，我的梦中情厂

不知道实习经历这么写对不对呀

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...