饿了么终于来电话了

实习经历分布式的数据一致性问题分布式的最终一致性是什么分布式的数据一致性一般有哪些解决方案讲讲GMP如果发生G阻塞如何处理设计模式了解过有哪些想要实现一个单例模式的话，需要哪些条件什么情况要建立索引覆盖索引如何判断一个SQL是否用到索引使用Redis做缓存的话，在设计的过程中，你会考虑哪些问题如何解决大Key问题如何解决热Key问题在使用MQ的场景下，如何确保全链路消息不会丢失讲讲TCP的TIME_WAIT看你现在本科大三已经有三次大厂实习经历了，这个是如何规划的对于新的实习机会，你主要会看重哪些东西

投腾讯10天无果后，又改了一版简历，求大家的真实评价#腾讯# #暑期实习# #滴！实习打卡# #听劝，我这个简历该怎么改？# #提前批简历挂麻了怎么办# #你的简历改到第几版了#

简历还有没有需要改进的地方，没有的话年后直接冲了，虽然八股算法好不太行，直接边投边学了#投递实习岗位前的准备# #我的实习日记#

这是之前在处理一个实时流数据上碰到的。 之前背过很多，类似的关于高并发问题的一些官样文章。初读起来，总感觉索然无味。好像和幼儿园里把大象放进冰箱里的故事一样。 在业务中碰到的情况很特别。 同一个用户，会在同一个时间点有多条订单，即使把时间精确到 00:00:00，依然发现无法区分。前辈提醒后，才发现这其实是一种高并发的情况。 在Flink实时流里，通常碰到高并发的情况下，会进行一次打乱操作。在SQL任务中，我忘记进行了这种操作，后来发现其实是有这样的key by 参数。 大约可以这样处理。 在处理的时候，通过key by 的操作，会将并发数据存储同一个kaf...