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...

这书读的是不是没用了😇#投递技巧#

在实习期间，我有幸参与到面试协助工作中，这使我得以近距离接触到丰富多样的面试场景，也深切体会到不同候选人在技术知识储备和思维方式上的差异。 面试结束后，我意识到这些面试问题是宝贵的学习资源，它们不仅涵盖了编程语言基础、数据结构与算法、数据库、框架等多个关键领域，还涉及到实际项目开发中的各种场景。为了能更深入地理解这些问题，我前往牛客网，在众多资料中精心挑选了一系列完整且具有代表性的面试问题。在此，我要特别感谢那些在牛客网分享面经的同学，是你们的无私分享，让我有了更全面的素材进行学习，原面经出处我都已标清。 之后，借助豆包强大的分析与解答能力，对这些问题进行了全面且深入的剖析，形成了这份面经答案...