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...

真没东西写啊啊啊啊啊

time：2/131。自我介绍2。项目亮点介绍3。平衡二叉树讲解4。红黑树讲解5。红黑树左旋，右旋6。B+讲解7。索引是如何被建立的？8。假如想在mysql的时间字段加索引会有什么问题，例如每月中日增1W数据，查某天数据索引生效，某5天索引不生效，原因？9。Base理论，四个字分别代表什么？10。CAP理论11。分布式是怎么做的？12。Arthas一般是怎么用的？笔试：网页编辑器上编写，多线程场景题感受：整个人都是麻木的了