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...

前几天结束了人生第一段实习，虽然是个中小厂，但也学到不少，最近更新完简历打算年后冲一波，各位佬锐评一下，不玻璃心引流：#牛客创作赏金赛# #投了多少份简历才上岸# #百度# #字节跳动# #腾讯# #美团# #快手# #小红书# #原神# #头顶尖尖的# #我的简历长这样#

自我介绍最长无重复子串（秒嘞）sychronized和ReentrantLock的区别平时多线程怎么使用的线程池怎么设置参数线程安全的单例模式怎么考虑JVM介绍一下有没有进行过JVM调优（说了xms、xmx和xx）还有其他的呢（说了其他的但是具体参数忘记了没说）k8s和docker了解呢（说了一下基础概念，具体忘记了就没说）map都是用什么样的maphashtable怎么保证线程安全的，concurrentHashmap呢，怎么去选择呢，底层都是怎么实现的呢索引失效遇见过呢怎么对于慢查询进行优化呢优化之后还是会慢怎么做（分库分表和提升服务器性能）怎么分库分表呢（水平垂直，这个场景可能说的不好他...