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

本文探讨了电商项目的风控系统构建,使用Groovy编写风控规则引擎,同时介绍了Flink中的关键技术如状态管理、窗口、时间戳处理和CEP,以及并行度和持久化机制(checkpoint和savepoint)。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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

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