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...

拿这简历面了3家了 直到最后一家才好心告诉我😭😭😭

老师你是甜菜！

9.26 线下一二三面10.16录用意向书一面：1. 介绍实习2. voliatile和 synchiozed的区别3. 线程池  核心线程数 和 最大线程数4. 有没有遇到抢占线程的情况   具体多少合适  有没有测过qps5. spring里的事务  @Tractional 有没有遇到过事务失效6. @Autoriwed  @Recourse7. nacos服务下线后多久之后 控制台这个服务会消失 （答得心跳机制，可能会等没有别的服务调用后，应该不会立即消失 ）    主动下线：调用注销接口 会立刻从控制台移除   被动下线：心跳机制 在最多十秒内（默认）检测到该实例未发送心跳 将其标记为...