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...

如题

目的学习C++11的部分特性清晰手撕代码时的思考过程阅读顺序需要了解的C++11特性：template 模板...Args 可变类型参数STL emplace、emplace_back 容器操作方法Lambda 表达式std::move 移动语义、std::forward 完美转发std::shared 智能指针、std::thread C++多线程std::future、std::promise 线程执行的结果传递std::mutex、std::condition_variable 互斥量与条件变量std::function、std::bind、std::packaged_task 函数封装...