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...

比群面更吊的来了群项目😂

酒桌上，领导让你“提一杯”🍷，但你不知道怎么说，这时候你该怎么做？草率版“我干了，大家随意~”这样说比较直白，但过于简单。#牛客AI配图神器#上套路个人版感谢xx总请我们吃大餐，寒暄（可以夸菜好吃/夸xx总领导力强/强调合作关系紧密等等）我敬大家一杯，祝xx总和xx总在新的一年里事业红红火火，财源广进团队版谢谢各位【领导/老师/同事】长期以来对我的关心和帮助，能够加入这个【团队/项目/···】，我感到非常荣幸今天我借这杯酒，祝愿我们的【团队/项目/···】在将来不断取得好成绩