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...

该投什么厂？简历要怎么改？ #日常实习[话题]# 希望各位大佬给点意见  不玻璃心求拷打

介绍下 Kafka，Kafka 的作用、组件、适用场景分别是什么？作为消息队列，它可解决什么样的问题？Kafka 是一个 分布式流处理平台，最初由 LinkedIn 开发，后成为 Apache 顶级项目。它以 高吞吐量、低延迟、可扩展性 为核心优势，专为处理实时数据流而设计。核心作用消息系统：作为 消息中间件，支持生产者和消费者之间的异步通信。数据管道：用于构建 实时数据集成管道，例如将数据从数据库同步到数据仓库。流处理：结合流处理框架（如 Kafka Streams、Flink），实现实时数据处理和分析。核心组件Producer向 Kafka 发布数据的客户端，负责将数据写入指定 Topic...