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...

原来是他们真的不会大数加法啊 直播点赞都能溢出的

1.自我介绍，感觉还OK，把自己的特点和优势都说出来了面试官（看了看简历）: 介绍一下你在实习中遇到的最大的困难是什么我:举了例子:高并发的接口调用 ，先去确认调用链， 查看是哪一个接口超时了，确认接口后，查询慢sql，查看是sql的哪一部分导致查询慢，最后发现是连表查询的，优化取值加索引，但是还是超时了，后面在调用方式上加多了一个使用多线程并行处理，最后成功解决了这个生产的故障面试官: 看你的实习经历还挺丰富，先说一下mysql的左连接和右连接我: 左连接就是返回左表的所以数据以及右边表中匹配的数据 ，右连接的道理亦然面试官: 说一下为什么要使用切面设计我: 想了一小会(回答我自己的理解)，...