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在大数据处理的浪潮中，Apache Flink 无疑是当前最炙手可热的流式处理框架之一。它以低延迟、高吞吐量以及强大的容错能力，成为无数企业构建实时数据处理管道的首选工具。不管是实时日志分析、用户行为监控，还是金融交易的风控系统，Flink 都能游刃有余地应对海量数据的持续流入。然而，开发和维护一个高效的 Flink 程序绝非易事，尤其是在面对复杂的业务逻辑和动态变化的数据流时，调试和查看中间结果就显得尤为关键。想象一下，你辛辛苦苦写好了一套 Flink 程序，部署到集群上后却发现输出的结果和预期完全不符。数据丢失了？还是计算逻辑有偏差？又或者是某些算子在处理时遇到了瓶颈？这个时候，如果没有有...

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流程最多的公司，前两次笔试忘记做了没赶上4/15笔试，4/22一面，4/28二面，4/29ai面，5/2英语测评，5/6oc+offer1. 一面碰到过最好、最厉害的面试官。说话清晰有条理，会总结你说的话并且帮你一起分析，感觉水平十分高，反问面试表现的时候也给予了肯定。责任链的优先级和顺序是怎么确定的；postconstruct是在spring的哪个生命周期去执行的；除了postconstruct还有什么方法RPC框架使用tcp协议和http协议各自的优劣势为什么使用nettyNIO和BIO之间的区别介绍项目redis的真正使用场景；有没有考虑过多级缓存来优化redis；本机内存需要考虑哪些问...