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...

自我介绍，我介绍了我简历上的两个项目（简历可以看我前几篇文章评论区） 我专业是软工，面试官问为什么选择前端，答兴趣爱好 认为前端是干什么的，答是用户和后端沟通的桥梁之类的 这两个项目是个人项目还是团队项目 小程序项目有没有做适配，比如苹果顶部刘海之类的，答只做了顶部，没做底部 小程序怎样去获取页面栈数量的，答用uniapp的api 小程序调用用户地址接口需不需要授权，答需要进行配置才能调用接口 追问这个调用地址的接口是获取用户地址还是微信保存的地址信息，答保存的地址信息 做支付的时候需要注意的点，答了一个项目中设计的不好的地方 用户不扫码，或者扫码不支付怎么处理，答可以在订单列表页重新打开支付...