今日一问：你学实时流计算了吗？
这几年，随着越来越多的业务对数据的实时性提出了高要求，实时流计算技术变得越来越火。
字节、京东、美团这些大厂就用它来处理用户兴趣分析、实时异常检测、在线反欺诈和金融风控等实时业务。
而阿里基本所有业务（淘宝、天猫、支付宝、高德、飞猪、饿了么......）都引入了实时流计算。
它还为此收购了德国数据分析公司 Data Artisans，这个公司可掌握着一项前沿技术 —— Flink，目前最火的流计算开源框架。
我身边很多想转型大数据，或想掌握高并发系统设计方法的程序员，不是在学习，就是在准备学习实时流计算的路上。

你有没有“Flink 迷思”？

我发现不少学习实时流计算的人，都有一种“Flink 迷思”，上来就从 Flink 或者类似的流计算开源框架开始学，我朋友阿酷就是一个。
学了没多久，公司要搭建相关系统，他才发现这种学法弊端很大。他知道 Flink，也了解Flink的各种 API，但是遇到实际的业务场景，就有些无从动手。
比如，怎么处理数月之久的长时间窗口、怎么做到逐事件的有状态计算，而状态又是什么，它到底怎么用？你这么问基本没人能回答，你得根据流处理的特性然后结合实际的业务去分析需求，才能把 Flink 技术进行恰当的运用。
问题想解决，还得依赖你对实时流计算本身的理解和对业务的熟悉，而 Flink 说白了就是一个工具。

这么学，才最扎实！

除了流计算框架，想要掌握实时流计算，还有很多难点，比如NIO和异步编程、高并发编程、分布式处理、高可用设计、各种实时算法开发、受限内存计算、反向压力和死锁问题......
如果要学习，我建议你提前给自己规划一条学习路径，最好自底而上，循序渐进地来学，夯实好基础，才能融会贯通，更自如地运用 Flink 而不被 Flink 所限制。
前一阵我刚看了一本《实时流计算系统设计与实现》，它把实时流计算的Why，What，How讲得清清楚楚，甚至有一章节直接教你手写一个实时流计算框架。
最近发现，这个作者和拉勾合作了一门专栏「21 讲吃透实时流计算」，虽然专栏是在原书基础上二次创作，但内容更加紧凑凝练，还在原书基础上增加了不少内容。
如果你想学实时流计算，推荐从这门专栏开始，现在平台还有补贴，订阅就1元。

给你一条高效的学习路径

作者周爽，有 7 年 Java 相关开发经验，曾担任上海行邑 Maxent 移动反欺诈产品项目负责人及技术负责人，负责移动设备指纹及反欺诈技术研发。
还在华为 2012 实验室高斯部门干过，做实时分析型内存数据库 RTANA 研发，搭建了最初版本的华为公有云 RDS 服务系统，
特别擅长高并发编程以及实时流计算技术
。
从书到课，他对内容结构做了不少调整。专栏一共四部分，整体上是从“系统架构”和“实时算法”两方面入手，由浅入深带你一一掌握相关知识点。
① 模块一：实时流计算入门
这部分会介绍流计算系统的整体架构和使用场景，以及入门需掌握的编程基础，比如 NIO 和异步编程，以及异步系统中的 OOM 和反向压力问题，学完你会对实时流计算有个整体的认识，对“流”的本质有个初步理解。
② 模块二：自己动手做一个流计算框架
这部分会介绍如何从 JDK 里最基础的工具类，一步步开发出一个分布式流计算框架。通过这种自己动手的方式，你会更深刻理解流计算系统的核心概念及实现原理。
③ 模块三：核心技术篇
这部分详细讲解流计算能够解决哪些类型的问题（流数据操作、时间维度聚合计算、关联图谱分析、事件序列分析、模型学习和预测）。还讨论了流计算过程中重要的状态管理问题，带你思考如何将前面的流计算框架扩展为分布式系统。你会掌握实时流计算中的各种算法，帮你解决各种实时业务场景中的问题。
④ 模块四：开源流计算框架原理解析及实战
这部分会对比分析 4 种开源流计算框架的具体实现，来巩固你对流计算核心概念和技术的理解，并带你正确理解这些框架的 API 设计，以便你在实际业务中灵活应用，实现各种复杂的业务逻辑。
课程大纲里都是实时流计算学习的必修内容，学完基础绝对扎实👇

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