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...

前几天结束了人生第一段实习，虽然是个中小厂，但也学到不少，最近更新完简历打算年后冲一波，各位佬锐评一下，不玻璃心引流：#牛客创作赏金赛# #投了多少份简历才上岸# #百度# #字节跳动# #腾讯# #美团# #快手# #小红书# #原神# #头顶尖尖的# #我的简历长这样#