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...

#2025开工大吉#

26届没实习，没论文选手，这几天真的焦虑的睡不着了，想找一份暑期实习，对于简历求给一点实用建议，随便骂我以及什么时候投出去找暑期实习最好，还有我最好在哪些方面补强一下，我八股算法场景题说实话都不太行

有没有合适的工作推荐一下，找了半个月工作了，一个offer没有得。。。。。。。。。#求内推