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...

已经炸了

一面自我介绍项目介绍项目整体架构设计JWT 流程为什么用 JWT Token，而不是 SessionThreadLocal 作用以及使用上的注意点，继承订单防重做法商品热点数据如何筛选和维护爆品商品买卖如何保证用户体验 分布式锁数据库和 Redis 连接池IO多路复用有创建线程的方法？如何从线程里结果给到外部AOP介绍AOP在Spring里的例子transitional注解失效情况 有没有用过AI了不了解MCP？MCP设计的核心是什么二面自我介绍讲解论文对AI的了解项目拷打项目过程中遇到的最大障碍为什么想来这里实习Timeline投递（4.6），笔试（4.20），一面（4.23），二面（4.2...