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...

#聊聊我眼中的AI#大家觉得有道理嘛

投了10+简历，全是Java，收到面试的寥寥无几，简历求拷打，谢谢各位大佬！

1、请做一个简单的自我介绍。2、谈谈你对唯品会用户群体的了解。3、为什么想申请这个岗位？4、平时任务较多的时候，你会如何分配精力？5、你能多久到岗，预计工作时长是多久？6、如何进行选品？7、怎样对产品设计页面PDP进行优化？8、若遇到一位对价格非常敏感的顾客咨询商品，你会如何应对？