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...

人在上海，现在是不都不招了，沟通150，投了15个，真的是太菜了嘛😢小厂不看，大厂看了不回

实习经历较水都是包装的，冲大厂暑期有机会吗

1.自我介绍2.介绍一下项目3.用户登录是如何实现的4.token过期怎么办5.用户在浏览器输入地址后发生什么6.元素水平垂直居中如何实现7.v2和v3的区别8.vue组件通信的方式9.v-for时key的作用10.防抖和节流是怎么实现的，使用场景有哪些11.localStorage、sessionStorage、cookie的区别12.编程题 把代码也放出来供大家取笑13.反问