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...

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小厂Java面经11、自我介绍2、简单说一下对Java多态的理解3、介绍一下用的比较多的关键字4、private关键字和public关键字的区别5、介绍一下线程的创建方式6、线程池的核心参数7、什么时候会触发拒绝策略8、你有自己实现过拒绝策略吗9、线程中用到了哪些方法10、谈谈你对索引的理解11、什么情况下不推荐使用索引12、事务的隔离机制，mysql默认的是哪个13、讲一下乐观锁、悲观锁14、讲一下红黑树15、讲一下冒泡排序16、讲一下单例模式17、redis的持久化方式18、怎么解决redis和数据库之间数据不一致19、你实习的时候部署过redis机群吗20、讲一下Spring的AOP和I...