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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快哉～快哉～我只能说，一切都是天意刚好论文卡住，春招又到海投时刻，deepseek你出现的刚刚好这几天把deepseek用了一遍，效率超级高给大家分享一下我的论文指令（内容仅供参考，不提倡论文作假）首先是确定这六步提问法：现象确认：让AI同频思考，认知有偏差直接投喂资源优化学术概念化：日常语言和学术语言是两套语言体系，需要定位学术概念来连接已有的学术研究定位优质资源：聚焦感兴趣的学术概念，定位学术文献，换不同方式问，保证文献的质量和丰富性，最后总结文献对比分析：让Al对知识链接，多方面对比，帮助创新，发展理论，提供现实启示启示分析：通过对比，找到感兴趣的点进一步分析，给出理论或现实启示写初稿：...