一閃在摸爬滾打了數(shù)年后，結(jié)合去年獲得了個(gè)優(yōu)秀員工，現(xiàn)在負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)開發(fā)一面。

神州員工：一閃，你們還缺人不，不想當(dāng)外包了。

一閃：我只負(fù)責(zé)招開發(fā)，實(shí)施的招聘我參與不了哇。（所以你能不能練練普通話，廣普聽著總是怪怪的）

老員工：一閃，今天下午一點(diǎn)半面試一個(gè)甲方的中級(jí)開發(fā)，招進(jìn)來(lái)寫Flink。

一閃：（又可以摸魚了）簡(jiǎn)歷發(fā)我看看。

-- 5年工作經(jīng)驗(yàn)，簡(jiǎn)歷中規(guī)中矩，應(yīng)該是個(gè)老實(shí)人。熟悉的語(yǔ)言是Java，那么就不問Scala了，打工人何苦為難打工人，面試搞得花里胡哨沒意思。（不過是甲方面試，還是要謹(jǐn)慎些，不能和面試外包一樣搗糨糊了）

一閃早早的就到了會(huì)議室，進(jìn)入了騰訊會(huì)議，等著受害人小伙子上線。結(jié)果小伙子剛進(jìn)入騰訊會(huì)議，人資小姐姐也進(jìn)了會(huì)議室，坐在了一閃的邊上?？磥?lái)最近行業(yè)確實(shí)不好，招個(gè)中級(jí)開發(fā)都需要hr監(jiān)督了。（不要問hr小姐姐好不好看，問就是好看）

（以下省略雙方一段客套話和自我介紹）

一閃：今天我們主要就是從三個(gè)方面來(lái)做這個(gè)面試

①我看你簡(jiǎn)歷上是熟悉Java，所以我會(huì)和你簡(jiǎn)單聊一下有關(guān)的知識(shí)。

②我們這個(gè)崗位主要是負(fù)責(zé)之后我們實(shí)時(shí)模塊的開發(fā)，所以考察一下你Flink有關(guān)的技術(shù)。

③我看你是有5年的工作經(jīng)驗(yàn)，咱們還可以分享一下在項(xiàng)目中遇到的一些特殊場(chǎng)景，互相學(xué)習(xí)下。

總之我們氣氛是比較輕松的，不用緊張。

小伙：好的好的。

一閃：在你開發(fā)的時(shí)候，一般是怎么創(chuàng)建線程池的？

小伙：公司里是強(qiáng)制要求使用ThreadPoolExecutor的。這個(gè)方式也比較方便。

一閃：具體聊聊呢，比如說其他的方式有什么不足，這個(gè)方式好在哪里呢？（這小伙咋話只說一半）

小伙：這個(gè)方式的靈活性比較高，可以自定義一些參數(shù)，其他的方式做不到。而且阿里的開發(fā)手冊(cè)里面也要求了不能使用Executor提供的工廠類。

-- 臥槽，內(nèi)心一震，看了看小伙的簡(jiǎn)歷，這小伙也不是阿里出來(lái)的啊，看來(lái)有點(diǎn)東西。

一閃：接下來(lái)問的問題，你可以適當(dāng)拓展一下，需要詳細(xì)溝通的地方我會(huì)再追問你一下哈。（各位家人，面試一定要學(xué)會(huì)拓展，一個(gè)helloworld也能拓展到reflect）咱們聊聊你在現(xiàn)在的工作中實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的架構(gòu)吧，包括上下游和用到了哪些技術(shù)？

小伙：上游接的是kafka Topic，相當(dāng)于是ods層。然后通過flink計(jì)算輸出了cdm層和ads層，然后將結(jié)果數(shù)據(jù)存到了olap數(shù)據(jù)庫(kù)clickhouse。在cdm層中我們使用了旁路緩存來(lái)關(guān)聯(lián)維表，提高了效率；也使用到了CEP技術(shù)來(lái)處理復(fù)雜的事件。舉個(gè)例子吧，我們比如說要算一個(gè)商品的實(shí)時(shí)營(yíng)收，我們先從kafka topic里面把訂單數(shù)據(jù)拿出來(lái)，然后通過interval join把訂單主子表合并，關(guān)聯(lián)維度，再將數(shù)據(jù)聚合到我們想要的維度，然后clickhouse中的表設(shè)置主鍵模型，我們把結(jié)果數(shù)據(jù)直接寫入，然后給前端展示就ok了。此外，我們還實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)一次性。

一閃：(感覺還行啊)那你舉例了一個(gè)商品營(yíng)收的指標(biāo)，那這個(gè)商品的營(yíng)收金額其實(shí)就是這個(gè)商品的一個(gè)state吧，講講你對(duì)于flink中state的理解呢？

小伙：大類就分成鍵控和算子兩種類型吧，state就是存在狀態(tài)后端的，故障恢復(fù)的時(shí)候都會(huì)用的到。

AI大模型給出的答案↓可供參考在 Apache Flink 中，State（狀態(tài)）是指在流處理應(yīng)用程序中維護(hù)和管理的數(shù)據(jù)。State 允許應(yīng)用程序存儲(chǔ)和訪問與特定鍵相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，以便跟蹤和處理輸入流中的信息。State 可以在不同的操作之間共享和傳遞，使得 Flink 應(yīng)用能夠處理更加復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯和狀態(tài)管理。
具體來(lái)說，Flink 中的 State 分為兩種類型：
Keyed State（鍵控狀態(tài)）： Keyed State 是與特定鍵（key）相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)。在 Flink 中，數(shù)據(jù)流被劃分為不同的 key 分區(qū)，同一個(gè) key 的所有數(shù)據(jù)會(huì)被分配到同一個(gè)任務(wù)處理。Keyed State 可以存儲(chǔ)每個(gè) key 對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，以便在處理過程中進(jìn)行訪問和更新。常見的 Keyed State 類型包括 ValueState、ListState、MapState 和 ReducingState。
Operator State（算子狀態(tài)）： Operator State 是與整個(gè)操作符（operator）相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)。Operator State 可用于在同一操作符的不同子任務(wù)之間共享狀態(tài)信息，或者在操作符重啟時(shí)恢復(fù)狀態(tài)。常見的 Operator State 類型包括 ListState 和 BroadcastState。
在 Flink 應(yīng)用程序中，State 起著重要的作用，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)管理、窗口操作、事件處理和容錯(cuò)恢復(fù)等功能。通過使用 State，Flink 應(yīng)用可以跟蹤和維護(hù)數(shù)據(jù)流中的狀態(tài)信息，以實(shí)現(xiàn)高效、可靠的流處理邏輯。
需要注意的是，State 在 Flink 中是有狀態(tài)后端（State Backend）支持的，State 可以被存儲(chǔ)在內(nèi)存、文件系統(tǒng)或外部存儲(chǔ)中，以便實(shí)現(xiàn)高性能和可靠性的狀態(tài)管理。通過合理選擇和配置狀態(tài)后端，可以滿足不同場(chǎng)景下的狀態(tài)管理需求。

-- 叼毛，這小伙展開說說能少兩斤肉嗎，不過講的倒也沒錯(cuò)

一閃：那你提到了故障恢復(fù)，你們一般面對(duì)flink故障的話是如何處理的呢？

小伙：就直接從最新狀態(tài)恢復(fù)的，因?yàn)槲覀兌加信渲胏heckpoint。

一閃：那你了解savepoint嗎，它和ck有啥異同？

小伙：這個(gè)聽說過，具體倒不是很了解。。。。

AI大模型給出的答案↓可供參考
在 Apache Flink 中，Savepoint（保存點(diǎn)）和Checkpoint（檢查點(diǎn)）是兩種不同的機(jī)制，用于實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)和恢復(fù)的功能。它們之間的主要異同點(diǎn)如下：相同點(diǎn)：
1. 容錯(cuò)機(jī)制：Savepoint 和 Checkpoint 都是用于實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性，即在發(fā)生故障時(shí)能夠恢復(fù)應(yīng)用程序的狀態(tài)并繼續(xù)處理數(shù)據(jù)。
2. 狀態(tài)快照：Savepoint 和 Checkpoint 都會(huì)對(duì)應(yīng)用程序的狀態(tài)進(jìn)行快照，保存數(shù)據(jù)流處理過程中的狀態(tài)信息。不同點(diǎn)：
1. 觸發(fā)方式：- Checkpoint： Checkpoint 是由 Flink 自動(dòng)周期性觸發(fā)的，用于持久化應(yīng)用程序的狀態(tài)。Checkpoint 可以配置間隔時(shí)間和條件，例如基于記錄數(shù)或時(shí)間間隔。- Savepoint： Savepoint 是由用戶手動(dòng)觸發(fā)的，用于主動(dòng)保存應(yīng)用程序的狀態(tài)。用戶可以在需要時(shí)手動(dòng)創(chuàng)建 Savepoint，通常用于應(yīng)用程序更新、遷移或調(diào)試等場(chǎng)景。2. 存儲(chǔ)位置：- Checkpoint： Checkpoint 的狀態(tài)信息通常存儲(chǔ)在配置的狀態(tài)后端（State Backend）中，如內(nèi)存、文件系統(tǒng)或遠(yuǎn)程存儲(chǔ)。- Savepoint： Savepoint 的狀態(tài)信息會(huì)被持久化到可靠的持久化存儲(chǔ)介質(zhì)（如分布式文件系統(tǒng)），以便長(zhǎng)期保存狀態(tài)并支持應(yīng)用程序的恢復(fù)。3. 作用范圍：- Checkpoint： Checkpoint 主要用于實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的容錯(cuò)性，并在故障恢復(fù)時(shí)使用。Checkpoint 通常是短期保存，不適用于長(zhǎng)期保存狀態(tài)或應(yīng)用更新。- Savepoint： Savepoint 主要用于保存應(yīng)用程序的狀態(tài)，可以被長(zhǎng)期保存并用于應(yīng)用程序更新、遷移、降級(jí)、調(diào)試等場(chǎng)景?？偟膩?lái)說，Checkpoint 是 Flink 內(nèi)部使用的容錯(cuò)機(jī)制，用于實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的容錯(cuò)性和故障恢復(fù)；而 Savepoint 則是由用戶主動(dòng)觸發(fā)的保存點(diǎn)機(jī)制，可以用于保存應(yīng)用程序狀態(tài)以支持應(yīng)用程序的更新和管理。兩者共同為 Flink 提供了強(qiáng)大的容錯(cuò)和狀態(tài)管理能力。

一閃：那你剛剛還提到了主子表關(guān)聯(lián)，聊聊你在flink中多流關(guān)聯(lián)的實(shí)踐呢？

（這個(gè)問題小伙回答的有點(diǎn)爛，我就直接展示大模型的答案吧↓）

AI大模型給出的答案↓可供參考
Flink 的 Join Hint 用于優(yōu)化 Join 操作的執(zhí)行策略。通過提供 Hint，你可以指導(dǎo) Flink 選擇更合適的執(zhí)行計(jì)劃，從而提高 Join 的性能。Flink 主要支持以下幾種 Join Hint：BROADCAST_HASH_FIRST(table1)： 將 table1 廣播到所有參與 Join 的節(jié)點(diǎn)上，并使用 Hash Join 算法。這種方式適用于 table1 數(shù)據(jù)量較小的情況，可以避免數(shù)據(jù) shuffle，從而提高 Join 效率。BROADCAST_HASH_SECOND(table2)： 將 table2 廣播到所有參與 Join 的節(jié)點(diǎn)上，并使用 Hash Join 算法。這種方式適用于 table2 數(shù)據(jù)量較小的情況。REPARTITION_HASH_FIRST(table1)： 對(duì) table1 進(jìn)行重新分區(qū)，并使用 Hash Join 算法。這種方式適用于 table1 數(shù)據(jù)量較大，且數(shù)據(jù)分布不均勻的情況。REPARTITION_HASH_SECOND(table2)： 對(duì) table2 進(jìn)行重新分區(qū)，并使用 Hash Join 算法。這種方式適用于 table2 數(shù)據(jù)量較大，且數(shù)據(jù)分布不均勻的情況。REPARTITION_SORT_MERGE_JOIN(table1, table2)： 對(duì) table1 和 table2 進(jìn)行重新分區(qū)，并使用 Sort-Merge Join 算法。這種方式適用于 table1 和 table2 數(shù)據(jù)量都較大的情況。使用方法：在 Flink SQL 中，你可以使用 /*+ ... */ 的語(yǔ)法來(lái)添加 Join Hint。例如：sql
SELECT *
FROM table1
/*+ BROADCAST_HASH_FIRST(table1) */  -- 將 table1 廣播
JOIN table2
ON table1.id = table2.id;SELECT *
FROM tableA
/*+ REPARTITION_SORT_MERGE_JOIN(tableA, tableB) */ -- 使用 Sort-Merge Join
JOIN tableB
ON tableA.key = tableB.key;
注意事項(xiàng)：Join Hint 只是建議，Flink 并不保證一定會(huì)按照 Hint 的指示執(zhí)行。Flink 的優(yōu)化器會(huì)根據(jù)實(shí)際情況選擇最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。
使用不當(dāng)?shù)?Join Hint 可能會(huì)降低性能。因此，在使用 Join Hint 之前，最好先進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估。
并非所有版本的 Flink 都支持所有類型的 Join Hint，請(qǐng)參考 Flink 官方文檔了解所使用版本的具體支持情況。
通過合理地使用 Join Hint，可以幫助 Flink 優(yōu)化 Join 操作，提高應(yīng)用程序的性能。  建議根據(jù)具體的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)分布情況選擇合適的 Join Hint。  實(shí)際應(yīng)用中，可以通過觀察執(zhí)行計(jì)劃和性能指標(biāo)來(lái)判斷 Join Hint 是否有效。

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后面還扯了些有的沒的，如果是高級(jí)開發(fā)，那我肯定就否了，但是中級(jí)開發(fā)，我覺得要求沒那么高，我就給通過了.............

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后來(lái)小伙被人資小姐姐確定為培訓(xùn)班出身，工作經(jīng)驗(yàn)是假的，毫不猶豫地pass了.......

老程序員（二面面試官）：年輕人，抬手不是抱歉，是你還得練。

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后話：面試一定要聊深點(diǎn)，最好還能帶上點(diǎn)源碼，說不定就把我這個(gè)年輕人唬住了呢。