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...

原来是他们真的不会大数加法啊 直播点赞都能溢出的

流春招经验的时候了。 春招固然重要，可生活不止眼前的苟且， 毕竟 “若无樱花常开，人间春色不再”。不如周末约上三五好友，访花、举杯、吟诗，感悟自然与人生，说不定能有别样的收获。 北京赏花攻略->如果你也在北京，那么这份赏花攻略一定要收藏好。图源 微博 首都园林绿化