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...

中午收到鹅厂offer邮件，晚点整理面筋

📍面试公司：美团💻面试岗位：后端开发❓面试问题：自我介绍,介绍一下你比较熟悉的项目项目拷打,分表如何设计?排序因子如何设置?跨表会发生什么?手撕 K个一组 翻转 5-6分钟写完了基本八股 MySQL MVCC讲一下深分页问题?Redis 基础数据结构?底层实现?为什么不用红黑树实现ZSETRedis 内存淘汰策略?SELECT poll epoll,有什么IO模型呢?IO多路复用的好处?其余都是聊天 AI看法 专注干过什么事 怎么解决的?🙌面试感想：美团一面本来觉得压力会很大,但是这个面试官感觉很好,对我不会上很大的压力,然后没有讲到位的地方会适当提醒,大部分八股还是挺常见的,不过确实...