1 整体架构

前言

项目介绍在线视频： /video/BV1zv41157yY

本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等

项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产

项目完整视频教程和资料代码等，可在易学在线 获取

技术交流，可加微信： haitao-duan

技术架构示意图

2 涉及技术

Flink 实时流式计算王者引擎Canal 数据库实时采集Kafka 分布式消息缓存系统Redis 内存数据库Drools 规则引擎Clickhouse 新秀OLAP数据库Hbase 大型分布式nosql数据库Java 即时编译 Java 动态类加载Springboot 后端开发整合框架Mybatis 后端开发DAO层框架Vue 前端开发JS框架Freemarker 模板引擎

3 需求举例

需求示例（一）

公司最近有一个商务休闲服装品牌的商家&平台联合促销活动，在3.25-4.25期间，只要购买该品牌的服装，则都可以使用一个50元的代金券；

市场运营人员不想把优惠券无差别地发放给平台所有用户，而是想把优惠券尽可能发给有可能产生购买行为的用户；因此，市场部定义了一个发放优惠券的促销规则：

规则触发行为条件：

用户浏览男装商品

受众画像属性条件：

用户年龄：28-40岁之间用户性别：男性

受众行为属性条件：

用户在最近1个月内，有过10次男装浏览行为用户在最近1个月内，有过5次“商务休闲”关键词搜索行为

需求示例（二）

规则触发条件：浏览或点击或加购奶茶类饮品

受众画像属性条件：年龄（15-25），性别（女），vip等级（>=2），月消费（>=200）

受众行为属性条件：周登录次数（>4），月奶茶类收藏（>3），近3天点赞（>6）

周依次做过：轮播广告AD3点击，奶茶产品详情浏览，饮料类添加购物车

4 需求规则抽象模型

规则组成要素分析抽象

规则要素（即规则条件），其实包括4个部分：

事实，即被判断的主体和属性，如上面规则的账号及登陆次数、IP和注册次数等；条件，判断的逻辑，如某事实的某属性大于某个指标；指标阈值，判断的依据，比如登陆次数的临界阈值，注册账号数的临界阈值等；时间要素（条件所涉及的时间范围）

规则可由运营专家凭经验填写，也可由数据分析师根据历史数据发掘，但因为规则与现实需求的契合会随时间而变（如与黑产的攻防之中会被猜中导致失效），所以无一例外都需要动态调整。

规则的运算模式分析抽象

原子条件（查询）与或非组合

规则的运算数据源

用户行为实时明细日志用户画像数据用户行为历史统计聚合数据

3 开发模式

迭代式开发

由于系统相对复杂，细节逻辑众多，因此本项目课程将带领学员按照迭代的模式进行开发；

逐个突破关键技术点，然后逐步迭代丰富和完善系统；

模块化开发

一个复杂的系统，不可能像helloworld一样线性开发；

必须要进行恰当的模块划分，并以高内聚、低耦合作为模块设计的原则；

只有这样，才能开发出结构清晰，可维护性/可扩展性高的系统；

模块测试

每一个模块开发完成后，都要进行充分测试，这样才能尽可能降低模块整合后的故障率；

阶段联调测试

每个大的阶段开发完成，都需要进行联调测试，确保该环节之前的所有功能已经完成，所有问题已经排除；

性能压力测试

对核心环节，应该扎实做好性能压力测试；