已经在准备面试了大家注意时间2月6日起笔试，还有意向的同学尽快投递，不要错过笔试机会，没有offer的抓紧再试一试！最早 2月中旬可拿 offer面向对象：2025届全球应届本科生与硕士研究生招聘岗位：AI/算法类、标准研究类、软件类、硬件类、产品类、设计类、工程技术类、销售服务类、品牌策划类、采购类、综合职能类（每人最多可投递2个岗位）工作城市：东莞、深圳、成都、上海、北京、西安、南京、重庆专属内推码：X7206892网申网址：https://careers.oppo.com/university/oppo/campus/post?shareId=7324投递时，填我的推荐码：X720689...

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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...