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...

不是，这特么真有傻子去啊？

自我介绍为什么选择投递厦门的公司为什么前两段都是只有3个月介绍一下简历上的项目，核心技术点，觉得有挑战性的点使用redis实现注册中心介绍一下，怎么对其数据进行修改的技术选型怎么做的，是根据自己的想法来呢SpringBoot容器启动的流程动态代理加强告警是怎么做的是在已经有的拒绝策略进行的加强呢（这块有点忘记了，说的不太好）并发执行的时候怎么保证线程安全（锁、原子操作、原子数据类型、线程安全集合）map的底层结构数据库性能不佳，从哪个方面考虑（缓存、索引、分库分表、读写分离、提升服务器性能）采用分表的时候有什么缺点呢介绍一下你理解的微服务介绍一下使用zset使用排行榜功能（这块给我提了一个意见...