互联网高级Java工程师训练

本文通过一场关于消息队列(MQ)的面试对话,详细探讨了消息队列的应用场景、优缺点及其关键技术问题,包括高可用性保障、消息不重复消费、消息可靠传输等。
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高可用架构
  • 如何设计一个高可用系统
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体验一下面试官对于消息队列的7个连环炮

面试官:你好
候选人:你好
大家寒暄一下。。。
面试官拿着你的简历,突然瞅到了MQ,哟,有个亮点,这个家伙在项目里用过MQ(比如你用了AcviveMQ)。
面试官:你在系统用过消息队列吗?(面试官在缓和的语气中展开了面试)
候选人:用过的(此时感觉没啥)

面试官:那你说一下你们在项目中是怎么用消息队列的?
候选人:balabala…,我们啥啥系统发送个啥啥消息到消息队列,别的系统来消费啥的。

面试官:那你们为什么使用消息队列啊?
候选人:额。。。(愣了一下,为什么?我没仔细想啊,老大让用就用了呗),硬着头皮胡言乱语了几句。

面试官:那你说说消息队列有什么优缺点?
候选人:这个。。。(平时没怎么考虑过这个问题啊。。。)。

面试官:Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么优点和缺点啊?
候选人:我就用过ActiveMQ,别的没用过。。。

面试官:那你们是如何保证消息队列的高可用啊?
候选人:这个。。。我平时就是简单调用一下API,不太清楚消息队列怎么部署的。

面试官:如何保证消息不被重复消费啊?如何保证消费的时候是幂等的啊?
候选人:啥?(mq不就是写入消息和消费就可以了,哪来这么多问题)。

面试官:如何保证消息的可靠性传输啊?要是消息丢失了怎么办?
候选人:我们没怎么丢过消息啊

面试官:那如何保证消息的顺序性?
候选人:顺序性,什么意思?为什么我们要保证消息的顺序性

面试官:如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几个小时,说说怎么解决?
候选人:不是,我这平时没遇到过这些问题啊,就是简单用用,知道mq的一些功能。

面试官:如果让你来写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的思路
候选人:。。。我还是走吧。。。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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