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...

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本文仅支持富有一定理想、具备端正三观的学习工作者理性讨论。非装逼、非炫富、非卖弄、非歧视、非教育、非批判。昨天在与一名牛友深夜交流工作与学习，比较有感而发，为大家整理了我的经历，这里以时间顺序叙述，权当参考，坏处请大家避免、好处大家可以共同探讨。自我介绍一下：重庆邮电大学智能制造工程本科大四，目前在重庆大学国家卓越工程师学院学习。重庆邮电大学，绩点2.6，挂科3科，后补考过；重庆大学绩点3.7，年级前30%（均为北大4.0）。获省奖2项、校奖若干、一篇会议论文集，可检索；一专利。在海康实习后，后获得阳光电源、京东方等offer，已签华子，base20k。主要成就方向：机器视觉、机器人技术、计算...