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...

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年前面试官联系了我，但是没有发起面试，然后年后二十多天突然发起面试了，此时还不知道是谁发起的，面试结束之后才知道是之前的面试官，而且前一天没有电话通知我，简直猝不及防，发现牛客视频面试，吓得我赶紧突击复习笔试了。 2/20一面 笔试：45分钟，前3题选两题，最后一题必做。 （1）一个数字转换为二进制，其中有多少个1； 数字进行位运算>> （2）二维空间中三角形，怎么判断一个点是否在其内部？ 叉乘三个相同则内部，但是ACM模式 （3）链表向右偏移k个数字？ 找新的头节点，新的尾部节点，原先尾部节点连接新的头部节点 （4）最长递增子序列； 用low_bound()函数查找 面试： ...