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...

这种公司老板是怎么想的，把女性当资源，陪酒还成任职要求了？？

这家公司不小，但是牛客文章上追溯到最早也是21年的java，可能是业务，人员比较稳定吧。（自我介绍，略）为什么你那个简历里面展示这些东西（技术栈）你列的这些技术栈的话，你应用的主要的应用的场景是什么我们一个个来看，从后面往前看，嗯。那个 ES 就elasticsearch，你觉得是解决了 java web 开发的哪方面的那个痛点呢？或者是它解决通用的是什么问题那 rocktmq呢你说这里的话实现了一个所谓异步调用，为什么要有那个什么情景下？需要异步调用你刚才也提到了，消息队列的话，另外一个作用是将调用解耦，你有做，你有过什么样的情景应用它来做解耦的一个一个一个案例吗你自己的话平时是怎么样子去学...