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...

终于赶在新年之前彻底结束了秋招前后参加了60多场面试，拿了大概17个offer，岗位跨度从管培、结构、声学、NVH、自动化到最后的精密仪器，也是很梦幻了#25届秋招总结#

#实习生活中那些难忘的瞬间# 在百度的时候mt总会喊我一块吃饭但有时候我不想跟他一块吃，因为食堂吃腻了所以有一天我溜了，买了桶泡面大学的时候经常吃泡面，特别上完体育课，冬天搁宿舍来一口非常爽好巧不巧窝在公司茶水间泡水的时候被mt看到了然后就有了图中的对话希望他们没有聊，组里有个实习生已经吃不起饭了感觉还是大家对泡面的观念不一样当然百度200一天的工资真的很少mt人确实挺好的，可惜之后我再也没回过上海了

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