电商风控系统（flink+groovy+flume+kafka+redis+clickhouse+mysql）

一.项目概览

电商的防止薅羊毛的风控系统

需要使用 groovy 进行风控规则引擎的编写然后其它技术进行各种数据的存储及处理

薅羊毛大致流程

如果单纯使用 if else在业务代码中进行风控规则的编写那么维护起来会比较麻烦并且跟业务系统强绑定不合适所以一般独立成一个单独的系统

常见风控规则列举

风控引擎设计的核心点

业务逻辑概览

事件接入中心

技术架构

分层

各单位占比

二.flink常见知识点实战

从下图可以看出跟之前yarn类似还是有管理有大领导校领导打工人打工人来执行任务

分别对应 jobmamager taskmanager taskslot 由 taskslot 执行任务每个

2.1state

实战

首先看个入门级代码就是对 字符串的出现次数的结果进行实时统计与打印

package com.juege.hope.opentech.flinktest;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;public class FlinkTurotial1_17 {public static void main(String[] args) throws Exception {//todo 1.创建执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//todo 2.读取数据DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.readTextFile("D:\\juege\\code\\hope-backend\\opentech\\src\\main\\resources\\flinkTextSource.txt");//todo 3.进行数据处理 先 flatmap 再 keyby 再 sum 再打印输出stringDataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {String[] words = s.split(" ");for (String word : words) {collector.collect(new Tuple2<>(word, 1));}}}).keyBy(0).sum(1).print();//todo 4.执行任务env.execute("pantouyu");}}

数据源

显示结果如下

使用state来实现sum方法的效果

package com.example.flinktest.test;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;public class FlinkTurotial1_17 {public static void main(String[] args) throws Exception {//todo 1.创建执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//todo 2.读取数据DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.readTextFile("D:\\juege\\code\\flink-test\\src\\main\\resources\\flinkTextSource.txt");//todo 3.进行数据处理 先 flatmap 再 keyby 再 sum 再打印输出stringDataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {String[] words = s.split(" ");for (String word : words) {collector.collect(new Tuple2<>(word, 1));}}}).keyBy(0).flatMap(new SumFunction()).print();
//                .sum(1).print();//todo 4.执行任务env.execute("pantouyu");}}

package com.example.flinktest.test;import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.util.Collector;public class SumFunction extends RichFlatMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {private transient ValueState<Integer> sumState;@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {ValueStateDescriptor<Integer> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("sumState", Integer.class);sumState = getRuntimeContext().getState(descriptor);}@Overridepublic void flatMap(Tuple2<String, Integer> value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {String key = value.f0;Integer inputValue = value.f1;Integer currentSum = sumState.value();if (currentSum == null) {currentSum = 0;}currentSum += inputValue;sumState.update(currentSum);out.collect(new Tuple2<>(key, currentSum));}
}

2.2时间，窗口，水印

窗口

全局窗口

根据数据条数触发计算比如如下就是每来五条计算一次并且并行度等于1

滚动窗口

根据固定时间确定一个个窗口来触发计算如下为10分钟

滑动窗口

根据固定时间确定一个窗口然后间隔一定的时间触发窗口的计算

比如如下为 10分钟一个窗口然后间隔时间为 1分钟那么第一次计算的窗口

时间为 0-10分钟这个窗口内的数据第二次为 1-11分钟这个窗口内的数据以此类推

时间

水印

水位线是个动态值水印 = 当前窗口最大事件事件-允许延迟事件

当系统中以提取事件或者处理时间为准时不需要水印，以事件事件为准时才需要水印水印在国内又被称作水位线在我们后面解决数据延迟问题时比较重要 这里先看下不懂也没关系

2.3 窗口时间水印综合运用解决数据延迟问题案例

如下图左侧有个窗口数据从上往下先后来了三条数据

首先 水印/水位线 = 当前窗口最大事件事件-允许延迟事件

当水位线 >= 窗口时间时就触发计算

以下说的除了窗口时间外都是事件事件也就是数据上携带的时间戳

举个例子当前窗口时间为10分钟但是有一条本应该9分钟到的数据 12分钟才到那么你可以设置

允许延迟的时间为 2分钟那么当12分钟那条数据到的时候，通过公式计算

水位线 = 12-2 = 10>10(窗口时间) 那么这个时候刚好可以触发计算 12分钟到的那条数据也被包含在了这个窗口

2.4CEP

复杂事件找共性处理

2.5并行度，任务，子任务

并行度

首先并行就是并发执行前面我们说到了一个taskmanager对应一个jvm进程，一个taskmanager中又有多个slot那么一个slot就对应一个并行度，如果我们现在有两个jobmanager 每个jobmanager下有两个taskmanger 然后每个taskmanager下面有三个slot 那么这个flink app支持设置的最大并行度为多少呢支持的最大并行度 = jobmanager数量* taskmanager数量*slot数量 =slot总数=2*2*3=12 那么这个时候我如果设置并行度为 10，那么就会有俩slot空闲如果设置为12那就刚好

如果设置为14那么启动报错因为我们计算结果支持的最大并行度为12