贝壳找房22届春招23届实习内推

45分钟项目问了两个点，围绕着相关八股问了一下：RabbitMQ技术选型：和kafka有什么区别？RabbitMQ延迟队列知道吗？什么死信交换机？MQ消息堆积问题MQ乱序问题布隆过滤器防止雪崩，布隆过滤器原理和实现直播购物遇到的超卖问题如何防止？同时有多个商品秒杀还是什么的业务场景？（不是单纯超卖问题，最后他说可以采用db锁或者是redis解决，但是redis解决还有别的隐患）手撕：链表每k个反转面试官人很好

不是哥们，想白嫖就直说啊😅 #职场破防瞬间#

投了快一个月了，各位佬看看有什么问题

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...