“广聚英才，发现未来”广发证券2022暑期实习生招聘正式启动

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...

我嘞个豆啊我还以为是鼠鼠被某司hr一眼看中了😅

自我介绍 项目java中的线程池？如果要自己设计一个线程池要怎么做？线程池中的队列是用来保存运行中的线程还是等待中的线程？线程池有哪些拒绝策略？最大核心线程数是能运行的最多的线程数吗？线程池中有些线程在运行，有些线程是阻塞在等待，要对线程进行调度，那么这个调度的过程是阻塞的还是非阻塞的？（没太理解）要自己设计LRU要怎么做？对于缓存要设置过期时间，过期的缓存要处理，有什么方案吗？除了自己设计的方案，有了解Redis中的缓存淘汰策略吗？缓存+数据库的设计模型中，读写的过程大概是怎么样的？数据更新的逻辑大概是怎么样的？缓存与数据库不一致的问题，有什么解法吗？对于数据库并发更新的问题，有什么解决方案...