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...

1、自我介绍2、分享一下在新媒体运营方面的实践经历或者相关项目经验3、对中大咨询的业务和品牌的了解4、对于撰写和排版推文，有哪些技巧和方法5、如果要负责公司社媒账号的运营，如何提升账号的影响力和粉丝活跃度6、面对紧急的外宣任务，如何合理安排时间和资源来确保任务高质量完成8、反问环节大概回忆了一遍，希望能帮到大家，一面主要是基础问题，大家只需要真诚清晰地介绍自己就可以啦~#非技术面试记录