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直接放timeline：字节：2月7日 一面2月10日 二面2月12日 三面（挂）快手：2月10日 一面2月11日 二面2月12日 三面 （晚上电话oc，已拒）腾讯：2月6日 一面2月14日 二面2月14日 三面2月14日 hr面 （晚上发口头offer）------字节挂了的时候，腾讯刚发二面邀请，当时快手offer又快截止了，就把腾讯二面拒了，都已经打算去北京了🥹结果腾讯面试官加我微信问我为什么不参加，我告知相关原因后，他说他们可以提速。然后就在14号，情人节当天，直接早午晚三面，并成功通过（腾讯速度😭）。而且，hr还怕我不满意，和业务的领导沟通后，还将我的流程转换成暑期实习了😭感谢hr，感谢腾讯😭以后谁黑腾讯我和谁急😭------面经已发布，可以看我动态

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...