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实时指标体系设计 + Flink 优化实战：面试高频问题 + 项目答题模板
面试中不仅会问“你做过实时处理吗？”，更会追问：“实时指标体系是怎么搭建的？”、“你们的 Flink 稳定性怎么保证？” 本篇聚焦实时指标体系设计与 Flink 优化场景，帮你答出架构设计力，也答出调优实战感。
① 面试核心问题导读
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“你们实时指标是怎么设计的？”
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“怎么处理指标的去重、延迟和聚合问题？”
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“你们的 Flink 作业怎么做资源优化？”
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“有没有遇到数据倾斜、状态膨胀的问题，怎么解决的？”
② 实时指标体系设计：从“来源”到“落地”的闭环架构
面试题：
👉 “你们实时指标体系是怎么构建的？”
答题结构：
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数据来源：Kafka 多个业务事件 Topic（如交易、点击、埋点等）
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Flink 实时处理层：
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标准化处理（字段校验、数据清洗、统一结构）
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指标计算（如 PV/UV、GMV、注册转化率等）
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窗口聚合（滚动/滑动）
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指标分层输出：