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...

#投了多少份简历才上岸# 0实习0项目……再怎么包装也装不出来了，这些项目还是课设项目…但是还是想找实习啊咋办，宝宝老大们能不能内推一下 #前端实习#

力扣一刷小烟一抽甜水一喝刷累了看个抖音睡前打开朋友圈看看其他人的幸福生活顺便骚扰一下小美这就是我们学计算机的生活