5月还有HC!!!!java面经：顺丰一面：1. 自我介绍2. 线程池核心参数3. 任务队列大小如何设置4. 拒绝策略有哪些，可能会有什么问题5. 核心线程数如何设置6. 一个类如何保证线程安全7. CAS原理8. synchornized和reentrantlock区别9. wait、notify使用需要注意什么10. 什么是死锁，如何避免11. volatile的作用12. 数据库ACID13. 数据库隔离级别14. 分布式事务了解吗15. 场景题：生成订单和第三方支付16. 时长：30min顺丰集团2025届春招+26届实习内推！4月还有很多HC！【岗位】：开发、算法、商业数据分析、管培...

Java简历26实习，大佬们提点建议十分感谢

我嘞个豆啊我还以为是鼠鼠被某司hr一眼看中了😅

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...