数据仓库面试题合集⑥

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

• “你们实时指标是怎么设计的？”

• “怎么处理指标的去重、延迟和聚合问题？”

• “你们的 Flink 作业怎么做资源优化？”

• “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：

1. 数据来源：Kafka 多个业务事件 Topic（如交易、点击、埋点等）

2. Flink 实时处理层：

   • 标准化处理（字段校验、数据清洗、统一结构）

   • 指标计算（如 PV/UV、GMV、注册转化率等）

   • 窗口聚合（滚动/滑动）

3. 指标分层输出：