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...

佬们，明年想找一个知名度稍微大一些的厂子实习，大家看看有哪些需要改进的

整个人都震惊了面试者很多订阅我能理解面试官订阅还是第一次听到也许有很多面试官已经偷偷订阅了吧我感觉面试官应该知道不少问题呀可能是我这里确实汇总的很科学吧几千场面经统计出来的怪不得前几天刷到一个腾讯面试者发出来的面经重复率真的离谱大家可以去翻一翻八股不知道咋记，不知道重点，可以看看我的神品八股专栏，全网40w粉大博主也在看，腾子的面试官也在看，介绍如下https://www.nowcoder.com/discuss/718273556131377152?sourceSSR=users

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