去年 Meta 面试我失败了，但这次我成功了，真是高兴极了！上次的拒绝让我清楚地认识到自己有哪些不足，并学会了如何为这次的成功做准备。我的求职之路我 2018 年毕业，之后在加州一家中型 SaaS 公司工作。Meta 一直以来都是我梦寐以求的公司，2024年下旬我第一次尝试冲击，当时自以为准备得挺充分了。结果是：我根本没准备好。去年的失利在哪里？回顾上次经历，有几个关键问题比较突出：代码： 第一道题是个子串搜索问题，但我当时做到一半就卡住了，后来才知道这其实是道动态规划（DP）题。第二道题是图问题，需要用到堆进行优化，我虽然写出了一个可行的解法，但效率不够高。系统设计： 当时被要求设计一个限流...

本来想问问面试消息的，结果直接给我杀了，感谢也没有#科大讯飞#

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...