实现一个高并发下的任务调度系统随着互联网的快速发展和业务需求的日益复杂，如何高效地管理和调度成千上万的任务，成为了许多企业面临的一项重大挑战。我们可以看到，在电商平台、社交网络、金融服务等领域，任务调度系统的性能与可靠性直接影响着用户体验和业务的持续运行。因此，设计一个高并发、可扩展且可靠的任务调度系统，不仅是技术上的需求，更是提升企业竞争力的关键。我们将分析系统的功能需求与非功能需求，包括高可用性、可扩展性和容错能力等。我们会介绍如何搭建一个合适的系统架构，选择适当的调度策略，并设计任务的执行与管理机制。任务调度系统的重要性任务调度系统在现代应用程序和分布式架构中扮演着至关重要的角色。它负责...

算法刷卡了200道左右，八股看的也差不多了，就是项目可能已经烂大街了，现在想找个日常实习，简历还有可以优化的地方吗 #投递实习岗位前的准备#

时隔半月才回，也是硬气上了

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...