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简介：本次面试围绕一个AIGC驱动的内容社区与智能检索服务展开，系统涉及Java基础、JVM调优、Spring Boot微服务、数据库与缓存、消息队列、CI/CD、观测性以及AI相关的Agent与RAG等。挑战：对外部工具调用的幂等性与超时处理、权限与安全、调用链可观测性、错误补偿策略、避免模型幻觉（验证和来源回溯）。牢：因为Java生态成熟，线程模型、工具链（Maven/Gradle）、大量成熟库（Spring生态、Kafka、Hibernate）和企业级运维支持，适合高并发、长期维护的互联网大厂项目。
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- Zzzzzxl_
- 前天
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RabbitMQ提供了7种工作模式：简单模式（单生产者单消费者）、工作队列模式（单生产者多消费者竞争消费）、发布订阅模式（广播机制）、路由模式（基于RoutingKey精确匹配）、通配符模式（支持*和#模糊匹配）、RPC模式（远程调用）和发布确认模式（确保消息可靠发送）。本文详细介绍了每种模式的实现原理、适用场景及Java代码示例，包括Spring Boot整合方式。重点讲解了交换机的四种类型（fanout、direct、topic、headers）及其路由策略，并展示了跨应用通信的实践方案。通过配置Jac
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- 寻梦缘6
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本文介绍了在SpringBoot项目中集成Elasticsearch和IK中文分词器的完整流程。主要内容包括：1）环境准备要求Java8+、SpringBoot2.7+/3.x和兼容版本的Elasticsearch；2）详细安装步骤，包括下载Elasticsearch和配置IK分词器插件；3）SpringBoot项目搭建，包括依赖配置和application.yml设置；4）创建实体类映射ES文档并配置IK分词策略；5）编写Repository接口和测试控制器；6）IK分词效果测试和自定义词典的高级用法；7
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- 小菜菜一个个
- 昨天
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本文以面试对话形式覆盖从基础架构、JVM调优、消息与流处理、微服务、CI/CD、缓存与一致性，到AI Agent与RAG的工程化落地等技术点。关键点：分段策略、Embedding一致性、向量数据库选择（向量召回精度与吞吐）、检索召回与重排、证据链返回。牢大：用GitLab CI/Jenkins/GitHub Actions编排，构建镜像后打tag、推到镜像仓库，使用Immutable Artifacts，测试（单元、集成、E2E）通过才部署，并在流水线记录构建信息与镜像元数据。
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- Zzzzzxl_
- 前天
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输入格式:BufferedReader xxx=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));写这类代码需要异常处理，最简单的是在main方法()后面大括号前面直接加上throws IOException。再BigInteger xxxxxx=new BigInteger(xxx);使用前需import java.math.BigInteger;字符串的contains:看某个字符串是否包含连续的什么内容.或import java.io.*
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- 瓦吗?就你和我
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本文介绍了使用Elasticsearch PostgreSQL Connector实现EnterpriseDB EPAS与Elasticsearch数据同步的方法。该方案通过官方集成工具，将关系型数据库的OLTP能力与ES的全文检索和分析优势结合，支持近实时同步。详细演示了Docker环境下连接器的配置流程，包括证书处理、网络设置等关键步骤，并展示了同步后的数据查询和可视化操作。这种集成方式有效解决了数据孤岛问题，为企业构建实时数据平台提供了高效解决方案。
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2025年国际学术会议预告：高性能计算、大数据与通信工程融合发展 时间：2025年12月19-21日 地点：中国广州·西安电子科技大学广州研究院 征稿主题：聚焦高性能计算（HPC）、大数据与通信工程的深度融合，探讨算力调度、5G/6G通信优化、边缘计算等关键技术。会议涵盖并行计算优化（Python示例）、Spark大数据处理、强化学习资源分配等实践案例，并前瞻6G通信、算力网络等前沿方向。提供国际学术交流平台，欢迎投稿与参会。 官网：https://ais.cn/u/A32iEv
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- 秋刀鱼 ..
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elasticsearch是经常用到的文档索引工具，使用方便快捷。之前介绍了如何增删改索引结构这里进一步示例在创建索引后，如何全文搜索索引结构。所用索引数据初始化自上述内容，详细过程参考上述连接。这里所用示例代码参考和修改自网络资料。
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- liliangcsdn
- 昨天
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虽然你说已经装了 pyspark，但最好给 PyCharm 用一个独立虚拟环境，干净、可控。在弹出页面按以下操作（python版本都可），并将解释器设置为刚添加的（页面右下角）目标：在 Windows 上能 ping/ssh 到虚拟机。（Linux 桌面/终端），不是在 Windows。映射页面--本地路径不用更改，部署路径即是该项目路径。点进去，你会看到当前项目的解释器列表。打开你的项目（可创建一个新项目）。用户名：虚拟机的登录用户名（比如。主机：填入刚才虚拟机的 IP（在虚拟机端可看到新写入的文件。
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- 睡个好觉345
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消息队列（MQ）是一种用于进程间通信的FIFO队列机制，主要解决系统解耦、异步处理和流量削峰问题。常见的MQ框架包括RabbitMQ、Kafka和RocketMQ，各有优缺点和适用场景。RabbitMQ基于AMQP协议，通过生产者、消费者、交换机和队列等核心组件实现消息传递。安装RabbitMQ需先配置Erlang环境，再通过命令行或Web界面管理。Java应用中可通过Spring Boot集成RabbitMQ，配置队列、交换机和绑定关系，实现消息的发送与接收。MQ技术能有效提升系统性能、可靠性和扩展性。
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- stella·
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elasticsearch是经常用到的文档索引工具，使用方便快捷。之前介绍了如何创建和查询索引结构这里进一步示例在创建索引后，如何增加、删除、以及修改数据。所用示例代码参考和修改自网络资料。
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- liliangcsdn
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Kafka副本同步故障分析与自动恢复机制 本文深入剖析了Kafka副本管理机制及其故障处理流程。主要内容包括： 副本架构：揭示Kafka分区副本的组成（Leader/Follower）、角色分工及资源限制，说明ISR是保证数据一致性的关键 同步故障分析：通过offset=101的案例，展示单个消息失败如何导致连锁阻塞，解释Kafka严格按顺序提交的机制 自动恢复机制：详细解析ISR动态调整过程，包括副本健康检查、自动移除落后副本等自愈功能 决策场景：说明系统在ISR收缩后如何根据min.insync.rep
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- 小股虫
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时间轮算法摘要： 时间轮算法是高效管理海量定时任务的核心技术，广泛应用于Netty、Kafka等高性能中间件。相比传统优先级队列（O(log n)复杂度），时间轮通过环形数组结构实现O(1)或O(m)的任务操作效率。其核心原理类似钟表运转，通过指针跳动触发槽位任务执行。针对长延迟任务，Netty采用"圈数"方案，Kafka则使用分层时间轮实现任务降级触发。Java典型实现包括Netty的单层轮和Kafka的分层轮，前者适合短延迟任务，后者处理长延迟更高效。时间轮适用于高并发场景
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- 咖啡程序员
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