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1.封装高阶组件数据怎么隔离，封装需要注意什么2.防抖节流3.防抖如果请求由于网络错误顺序到达该在处理4.token过期怎么办，怎么传递后端5.浏览器缓存策略6.算法解析url，为什么后端传递会过来一个url7.虚拟列表，列表定高怎么处理，不定高怎么处理8.用户登录状态怎么实时监控9.组件通信方式10.Promise和async和await解决了什么问题11.vue2和vue3的区别12.前端性能优化的手段13.文件上传解析文件生成在线文件手撕最长子序列 Onlogn秒了，但是面试官又要求On复杂度（哭死）

#前端#

学院本，这样的简历可以冲春招怎么样？请大佬们看看，还可以怎样优化🌚#大家都开始春招面试了吗# #春招# #简历被挂麻了，求建议#

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...