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...

一面oc，工资太低拒了，面试官人挺好的4/18 一面自我介绍介绍实习，实习难点线程池的参数有哪些redis的持久化机制；主从复制原理；缓存三兄弟；redis分布式锁的原理；MySQL怎么实现分布式锁，要设置哪些字段哨兵集群里面的脑裂问题；怎么解决MySQL B+树和B树的区别给商户发优惠券系统的管理端。有 10 万那个商户会使用这个渠道，每个商户会拿着 10 万个手机号放到 Excel 表格里上传到管理端，你觉得这个流程该怎么做？以及我们要保证它的这个流程的高可用。有一个接口突然变的很慢，怎么快速解决；后续怎么排查原因