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...

现在Java环境怎么这么差……实打实的三年经验，两个月的短期项目也要卡我统招……想转行了#Java后端开发[话题]#

第一张是去年的去向第二张是今年的去向大家看出来什么了嘛#学信网能看师兄师姐就业去向了#

今晚约了学姐去看电影，第一次约会，有什么东西是必须带的吗？或者说是聊什么才不会冷场！