Java并发面试，了解这些就不会被坑了
前言
面试Java，必然要被问Java内存模型和Java并发开发。我被问到的时候，心里慌得一批，“额，是在《Thinking in Java》里面写的吗？果然每天增删改太low了”
要了解这些图吗？
我希望能解释的再简单一些，以上都不用
Java 并发代码
如果上面代码执行，count的值是多少？（为了说明重点问题，没有写最后打印的代码）5000？多次运行的结果，count的值是小于5000的。
Streamworks，基于扩展FlinkSQL实现流计算的源表导入、维表关联与结果表导出
Streamworks，袋鼠云基于SQL的流计算开发平台，其通过扩展FlinkSQL，实现FlinkSQL与界面化配置映射结合的方式，完成Kafka源数据的读入，并支持流数据与Mysql/Oracle/MongDB等数据源进行维表关联，将最终结果数据导出至Hbase/ES/Greenplum/Oracle/OceanBase等目标数据库，进行一站式的流数据开发。
Pulsar与Kafka消费模型对比
kafka
kafka 属于 Stream 的消费模型，为了支持多 partition 的消费关系，引入了 consumer group 的概念，同时支持在消费端动态的 reblance 操作，当多个 Consumer 订阅了同一个 Topic 时，会根据分区策略进行消费者订阅分区的重分配。
数仓系列 | Flink 窗口的应用与实现
本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由 Apache Flink Contributor、OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享。主要内容如下：
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2. 应用场景与编程模型
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一文带你从入门到实战全面掌握RocketMQ核心概念、架构部署、实践应用和高级特性
本文详细介绍了分布式消息中间件RocketMQ的核心概念、部署方式及使用方法。RocketMQ由阿里研发并开源，具有高性能、高可靠性和分布式特性，广泛应用于金融、互联网等领域。文章从环境搭建到消息类型的实战（普通消息、延迟消息、顺序消息和事务消息）进行了全面解析，并对比了三种消费者类型（PushConsumer、SimpleConsumer和PullConsumer）的特点与适用场景。最后总结了使用RocketMQ时的关键注意事项，如Topic和Tag的设计、监控告警的重要性以及性能与可靠性的平衡。通过学习本文，读者可掌握RocketMQ的使用精髓并灵活应用于实际项目中。
