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...

不是，这特么真有傻子去啊？

货拉拉 2024-2025 面试全记录 📍 基础架构组-大数据平台研发实习生-深圳 (基础平台部门) 🎯 一面 2024.10.10 点击展开技术问题细节 Java 基础 集合框架 ArrayList vs LinkedList ▪️ 底层结构差异（数组 vs 双向链表） ▪️ 扩容策略对比（1.5倍 vs 无扩容） ▪️ 空间利用率分析（链表节点额外空间消耗） HashMap 深度剖析 哈希冲突解决方案 hashCode()与equals()协同工作流程 底层数据结构演进（数组+链表→红黑树） 树化阈值与退化机制（链表↔红黑树转换规则） 扩容策略与长度设计玄机（2的幂次方...