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...

🤡 断档太久是我无法胜任这份工作的理由吗 #考研失败就一定是坏事吗？##hr##找工作#

有hr看一眼吗？自动化专业的。

2/15 八股小记 牛客小点 ArrayList和LinkedList的区别 数据结构:动态数组/基于链表 对于随机访问get/set：ArrayList绝对优于LinkedList，因为LinkedList要迭代器 对于add、remove：LinkedList比较占优势，ArrayList需要移动数据 空间浪费：ArrayList的列表结尾需要预留一定容量空间，LinkedList体现在每个元素都要消耗相当的空间：每个元素（节点）都包含数据和至少两个指针（或引用），分别指向前一个和后一个元素。每个节点都需要额外的空间来存储这些指针，即使当前节点没有数据，这部分空间也是被占用的。 ...