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...

寒假没找到实习😭，想暑假尽量投个中厂，求拷打😭

一面自我介绍实习中遇到的最大困难分批处理数据问题：如何分批处理数据？回答：一开始COUNT总的条数，然后使用LIMIT和OFFSET进行分批查询。每个线程处理一个固定范围的数据，若范围内无数据则停止。追问：若多线程分批查询过程中有数据插入或者删除，则数据缺漏，如何解决问题？回答：维护事务。追问：多线程共享事务存在问题，不合适，有其他方式吗？回答：上锁，但是效率低下（面试官看我给出的两个方案都不满意，没再追问）CSRF攻击防护：问题：什么是CSRF攻击？如何防止？手撕：程序输出解释：问题：解释这个程序的输出（Java的值传递还是引用传递的例子）。绘图程序的改进：问题：如何改进绘图程序使其输出连续...