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...

老师你是甜菜！

一、机考（352分） 第一题：api集群负载统计第二题：剩余银饰重量第三题：结队编程二、综测 综测按照攻略和注意事项答题就好了，然后是准备面试和简历 三、hr面：首先是自我介绍，然后根据简历问了一些大学时期的经历，然后是聊上一份工作的工作任务，以及项目经历，离职原因四、技术一面（多数再问项目）：1、自我介绍2、手撕代码，实现一个双端队列 3、聊项目，聊上一份工作，项目中遇到的问题，有没有遇到多线程死锁 4、问了下jvm内存模型 5、问了下es的原理 五、技术二面： 1、自我介绍 2、开始问Java八股文，问了半个小时，问得很广，但问得不深，涉及jvm内存模型，垃圾回收器，多线程，计算机网络模型...