AI 助理
文档备案控制台
开发者社区 大数据与机器学习 文章 正文

每日必会4

2025-12-30 117
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 在订单支付完成后通知配送中心等异步、解耦场景中常用MQ，如使用TopicExchange话题模式实现灵活路由。结合Spring的IOC、AOP、三级缓存及事务管理，保障系统稳定与高效。

什么场景下你们用MQ
主要还是一些异步通信的场景吧，我们会用他去做系统解耦，比如我最近负责的这个项目里面的订单模块，它支付完成就需要告知下游的配送中心，去创建一条待配送的数据，这种又不要求强一致性，就是一个很好的MQ使用场景。
MQ有哪几种交换机模式，你们用的哪种
我了解到的有4种，一个是默认交换机，给基本队列和工作队列使用的；还有FanoutExchange广播模式，DirectExchange定向路由模式和TopicExchange话题路由模式，我们项目用的Topic模式
理论专项
Spring
IOC
AOP
三级缓存(循环依赖)
设计模式
事务失效场景(天机Day10)

文章标签：
缓存
Java
Spring
设计模式
游客hua3a7ejc2opu
目录
相关文章
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
XML Java 数据格式
SpringBoot@Configuration使用总结
被@Configuration标注的类视为Spring配置类，等同于XML配置文件。通过@Bean注册Bean，结合AnnotationConfigApplicationContext可启动IOC容器，加载并管理Bean实例，包括配置类自身。
游客hua3a7ejc2opu
168 3
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
人工智能 NoSQL 前端开发
面试真题
多套AI与Java技术面试题汇总，涵盖RAG、智能体、大模型部署、分布式系统、JVM调优、数据库设计等核心内容，深入考察候选人项目经验、架构设计及技术深度，适用于中高级工程师岗位选拔。
游客hua3a7ejc2opu
574 1
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
消息中间件 人工智能 NoSQL
RocketMQ for AI：重新定义 AI 应用通信范式
RocketMQ LiteTopic 专为 AI 场景设计，应对长时会话、高延迟、大上下文等挑战。支持百万级轻量队列，实现会话级私有通道与细粒度订阅。LiteConsumer 可动态管理节点级订阅，免去 Redis 依赖与广播开销，简化架构，提升稳定性。原生支持断点续传、状态恢复，保障 AI 多轮交互的可靠闭环，构建高效、弹性的新一代通信模型。（239字）
游客hua3a7ejc2opu
1072 0
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
消息中间件 人工智能 Linux
基于 RocketMQ 构建 高可靠 A2A 通信通道
A2A协议由Google于2025年发起，旨在实现跨厂商AI智能体的标准化通信。基于RocketMQ构建的异步通信方案，支持任务分发、流式交互与状态同步，助力多智能体系统高效协作，推动开放可扩展的Agent生态发展。
游客hua3a7ejc2opu
271 0
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
大模型训练方法与技术术语解释
预训练、微调、RLHF、思维链等技术共同构建大模型核心能力。预训练夯实语言基础，微调适配特定任务，RLHF对齐人类偏好，思维链提升推理，少/零样本实现快速迁移，指令微调增强指令理解，自监督利用海量文本，温度控制生成风格，蒸馏压缩模型规模，缩放定律指引性能增长路径。
游客hua3a7ejc2opu
827 0
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
大模型基础概念术语解释
大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，实现强大语言理解与生成。其核心为自注意力机制，结合Token化、位置编码与嵌入层，支持万亿级参数规模。参数增长带来涌现能力，如复杂推理与泛化性能。混合专家模型（MoE）提升效率，推动模型持续扩展。
游客hua3a7ejc2opu
873 0
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
消息中间件 人工智能 决策智能
AgentScope x RocketMQ：构建多智能体应用组合
AgentScope是阿里开源的多智能体开发框架，支持模块化、透明化、可定制的智能体构建。集成RocketMQ实现高效A2A通信，助力打造如“智能旅行助手”等复杂协作应用，推动开发者友好型AI生态发展。
游客hua3a7ejc2opu
503 0
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
存储 人工智能 Java
面试回答示例篇
本文系统介绍了AI开发核心技术：SpringAI、LangChain4J与LangChain框架对比，智能体设计原理，RAG增强生成、Tool Calling工具调用、MCP协议、向量知识库等关键技术，并结合实际项目讲解AI集成、模型选型、私有化部署、流式输出、上下文管理及大模型幻觉解决方案，涵盖从架构设计到落地优化的完整实践路径。（239字）
游客hua3a7ejc2opu
1546 0
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
人工智能 JSON 安全
大模型应用开发中MCP与Function Call的关系与区别
MCP与Function Call是大模型应用的两大关键技术。前者为跨模型工具调用的标准化协议，实现系统解耦与生态扩展；后者是模型调用外部功能的内置机制。二者互补协同，推动AI应用向高效、开放、安全演进。
游客hua3a7ejc2opu
567 0
游客hua3a7ejc2opu
|
9月前
|
NoSQL Linux Shell
MongoDB单机部署
本文介绍MongoDB在Windows与Linux系统的安装启动方法，包括下载32/64位安装包、解压配置、命令行或配置文件方式启动服务，并设置数据目录与端口。同时说明如何通过mongo shell连接数据库，使用Compass图形化工具管理，以及Linux下的部署、防火墙配置和安全关闭服务等操作，助你快速搭建MongoDB运行环境。（238字）
游客hua3a7ejc2opu
1034 0

大数据与机器学习

热门文章

最新文章

  • 1
    大数据环境下该如何优雅地设计数据分层
  • 2
    【玩转数据系列十五】机器学习PAI为你自动写歌词，妈妈再也不用担心我的freestyle了（提供数据、代码）
  • 3
    【转载】时隔一年多，我又用起了 Superset
  • 4
    现代流式计算的基石：Google DataFlow
  • 5
    如何使用Kafka Connect实现同步RDS binlog数据
  • 6
    大数据阿里云产品的简单介绍理解
  • 7
    Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统：实时统计网站PV、UV展示
  • 8
    搜索双链路实时计算体系@双11实战
  • 9
    凑单算法——基于Graph Embedding的bundle mining
  • 10
    企业大数据平台下数仓建设思路
  • 1
    GEO监测评估指标草稿：构建科学监测与评估体系的关键框架
    31
  • 2
    GEO优化实战工程中的：权威性与EEAT
    38
  • 3
    Node.js 搭建多模型 API 网关：统一接口、路由分发与 Token 统计实战
    33
  • 4
    如何让大家都知道我的独立站？24小时自动获客的SEO复利玩法
    29
  • 5
    告别爬虫采集淘宝买家秀数据：淘宝买家秀接口接入实践
    38
  • 6
    AI时代-架构重构：API+大模型=智能决策中枢
    33
  • 7
    王涛：AI 检索与 GEO 研究者，把 GEO 拆成可回测的检索工程问题
    35
  • 8
    GEO 启动任务盘：把内容日历换成一张 DAG
    31
  • 9
    语义层 vs 数据契约：一个定义业务含义，一个约束数据生产
    32
  • 10
    如何用语义层重构长期积累的“面条 SQL”，沉淀为统一语义对象？
    33

    • 相关电子书

    更多
  • 低代码开发师（初级）实战教程
  • 冬季实战营第三期：MySQL数据库进阶实战
  • 阿里巴巴DevOps 最佳实践手册
    • 下一篇
    一条命令迁移，帮你实现 OpenClaw 与 Hermes Agent 记忆互通！