写在最前：不看牛客有一段时间了，很多人应届毕业生可能在找到工作后也很少打开牛客，好像这里只承载了我们求职、实习的过往，然后慢慢走向社会，忘却相聚的时光。但转念想想，这里或许聚集了绝大多数充满活力的人，我们来自五湖四海的学校和职场，几乎涵盖各个领域，我们年轻所以我们困惑，也正因为我们年轻所以我们相聚在一起，有解决困惑的能力。三人行必有我师，希望这个专栏能记录你我年轻时的种种困惑，期待你说出自己的心声，我会慢慢倾听，也会和一众平台上的朋友来帮助你，或许这是一个年轻人聊天的专栏，也或许这是一个年轻人解惑的专栏，总之，我期待用我的文字记录你我的故事，抽丝剥茧为后来的人留下些足迹。今天是25年2月16日...

#简历被挂麻了，求建议##如果中了500万，你会离职吗？##简历中的项目经历要怎么写#

好焦虑，毕业半年没找到工作，简历投900份几乎0面试

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...