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...

不是，这对吗

自我介绍做题（删除单向链表倒数第n个节点）有没有别的办法（把所有节点丢栈里，弹出 n 次）闲聊，问做简历上项目的动机找实习自己有没有一些倾向的实习内容Golang 在 Channel 关闭后进行一次读取会发生什么sync.Map 用过吗，它做了什么设计去解决一些并发的问题Redis 常用数据结构http, httpsMySQL的一张数据表包含 abc 三个字段，我建立了 abc 的联合索引，我现在有一条查询 select a, c from t where a = ? and c = ?; ，它会回表吗InnoDB 使用 B+Tree 作为索引原因，有什么优点反问自己有什么需要改进的有机会通过...