泪水打湿猪脚饭，发誓要拿100个offer！分享本人的小小攻略1️⃣第一个：海王狂投 ①我会优先官网投递，同时用第三方平台比如牛客（媚一下，求流量）拓宽信息来源。 ②同时关注其他高校的校招信息，尤其是专业Top院校，本地别的学校招聘会我也是会偷溜进去投的不放过任何机会2️⃣第二：本人花一顿早餐饭钱学到的投递分级管理▶初级阶段：先投递一些意愿度不高的公司，主要目的是熟悉流程，打磨简历。▶分级投递：  - A级（梦中情司）：分配40%精力，大胆冲击。  - B级（能力匹配）：同样分配40%精力，数量多于A级。  - C级（不太想去）：分配20%精力，作为备选。这个得感谢我的校招搭子，而你们不用花...

好牛马，求带走。

花5000块买的签约礼包终于到了。东西都挺喜欢的，就是太贵了，一个包要3000块，一个水杯要1000块，零碎的东西加起来又要1000块。要是能少收我点钱就好了。robosense 江湖再见#牛客创作赏金赛#

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...