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

双非一本 请狠狠恶评我🤗

这个面试时硬着求来滴，问的很奇怪就问了一点八股文，那个hr一直问我其他问题，就像最后hr一样学校是一本还是二本（原来还有这个那我二本我说一本你也不会知道叭）自我介绍介绍一下集合都有什么（单列集合和双列集合）map都有什么类型呢concurrenthashmap底层实现jdk用的是什么版本的创建线程的方式垃圾回收算法mysql怎么去优化对应的性能呢前端了解多少呢反问