场景化比喻：520限量口红抢购假设她最爱的品牌推出限量100支的口红，而全国有10万女生同时开抢，这就是高并发！技术概念对应生活场景并发请求10万人同时点击购买按钮“所有人一起挤进店门”服务器门店收银台“店里只有5个收银员”QPS每秒处理100单“收银员1秒只能扫10支口红”熔断机制店员喊“暂停接单”“人太多干脆关店门休息会儿”负载均衡开10家分店分流“在隔壁商场开新店分散人群”缓存预售登记名单“提前填收货地址的VIP直接付款”为什么她会秒懂？卡顿体验：回忆抢购时页面转圈圈 → 服务器过载错误提示：看到“系统繁忙”报错 → 请求被拒绝抢购技巧：python用她的语言总结“高并发就像你们公司突然...

去年9月开始学java，没时间刷算法题了，打算先投个日常实习

实时技术 流式技术架构   数据采集：数据的源头，一般来自于各个业务的日志服务器，这些数据被实采集到数据中间件（Kafka）中， 供下游实时订阅使用。  DB变更日志：比如 MySQL 的 binlog 日志、 HBase 的 hlog 日志、 OceanBase 的变更日志、 Oracle 的变更日志等。 引擎访问日志：用户访问网站产生的 Apache 擎日志、搜索引擎的接口查询日志等。    数据处理：下游实时订阅数据并拉取到流式计算系统的任务中进行加工处理，需要提供流计算引擎（Flink）以支持流式任务的执行。   StreamCompute：全链路流计算开发平台，涵盖了从数据采集到数据...