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...

#聊聊我眼中的AI#大家觉得有道理嘛

就业下沉，貌似是2023年新出现的一个词，刚开始官方的定义大概是：“近年来，大学毕业生的就业重心逐渐下沉，进入到地级城市及以下地区工作，县城体制内工作吸引了越来越多的毕业生。”想起来前两天随手发的一篇帖子，大概是讲人们更倾向于二十万的济南工作，也不想选五六十万大城市的工作，本来我以为是山东人的成见，没想到评论区里也都是共鸣，然后就进行了一那么小会儿的反思：这说明现在的工作性价比越来越低了。想起来之前舍友跟我分析，要是在北京一年50万，天天加班到十点不说，一年只能攒下来多少多少钱，多少年才能付得起首付，解决户口问题又要怎么办，付完首付后换房贷又要多少年……总结就是：生活无望了，如果想过上不那么遭...