FlinkCEP(Complex Event Processing)用于处理复杂事件流,能够实时检测特定事件模式并触发预警。在电商营销中,FlinkCEP可用于实时监控用户行为、交易数据等,识别异常或关键事件,及时发出预警。
背景信息
随着电商行业的快速发展,用户行为数据和交易数据的规模呈指数级增长。电商平台需要实时监控用户行为、交易状态以及营销活动的效果,以便及时发现问题并采取应对措施。例如:
异常行为检测:如短时间内大量加入购物车但未支付,可能是恶意刷单或系统故障。
营销活动监控:如促销活动期间流量激增,可能导致系统负载过高或库存不足。
用户流失预警:如用户频繁浏览商品但未下单,可能是价格或体验问题。
传统的批处理方式无法满足实时性需求,而流处理技术能够实时处理和分析数据流,帮助电商平台快速响应。
方案架构
FlinkCEP(Complex Event Processing)是Apache Flink中用于处理复杂事件模式的库。其方案架构可以概括如下:
Event Stream 事件流是CEP处理的输入源,通常是一个连续的数据流,包含一系列按时间顺序排列的事件。每个事件可以包含多个属性,用于后续的模式匹配。
Pattern and Rule Definitions
用户定义事件模式(Pattern)和规则(Rule),这些模式描述了用户感兴趣的事件序列或组合。模式可以包括事件的顺序、时间约束、条件过滤等。例如,定义“A事件后跟随B事件,且两者时间间隔不超过10秒”的模式。
CEP Engine Analysis CEP引擎接收事件流,并根据定义的模式和规则进行分析。引擎会持续监控事件流,尝试将输入事件与定义的模式进行匹配。匹配过程中,引擎会考虑事件的时间顺序、属性条件以及时间窗口等约束。
CEP Matching Outputs 当事件流中的事件序列与定义的模式匹配成功时,CEP引擎会生成匹配结果(Output)。这些结果可以是匹配到的事件序列、触发规则的动作,或者其他用户定义的输出形式。匹配结果可以用于后续的处理,如告警、决策或存储。
FlinkCEP通过定义复杂事件模式,实时监控事件流,并在事件流中识别出符合模式的事件序列,最终输出匹配结果。这种机制适用于实时监控、异常检测、风控等场景。
实践场景
在电子商务领域,用户行为数据是优化运营策略、提升业务增长的重要依据。通过对用户浏览、加购、下单等行为的实时分析,平台可以识别潜在机会与风险,并采取针对性的干预措施。以下五个典型场景分别展现了如何利用数据驱动策略实现精准运营,最终提升用户转化率、客单价和留存率,为平台创造更大价值。
交叉销售与追加销售机会
用户在浏览商品时,可能会对多个相关品类表现出兴趣,例如先浏览手机后又查看耳机或充电宝。这种跨品类的浏览行为是交叉销售和追加销售的潜在机会。通过精准推荐互补商品(如手机壳、耳机)或提供组合优惠(如“手机+耳机套餐立减优惠”),平台能够提升用户购买附加商品的概率,增加客单价,同时优化用户体验,增强用户粘性,最终实现业务增长。
高价值购物车挽回
用户将高价值商品加入购物车后,可能因价格敏感、决策犹豫或其他原因未完成购买,这种购物车放弃行为会导致电商平台面临潜在的销售损失。通过实时识别此类行为并触发及时干预(如发送限时折扣、库存预警或免运费优惠),平台能够有效减少高价值商品的购物车放弃率,在提升订单转化率的同时,挽回潜在订单损失,最终实现用户价值与平台收益的双向增长。
高意向用户识别
用户在短时间内多次浏览同一商品,表明其对该商品有强烈的购买意向,例如反复查看某款鞋子或电子设备。通过识别此类行为并触发个性化营销动作(如发送专属优惠券或库存提醒),平台能够加速高意向用户的购买决策,提高转化率,同时提升用户满意度和购买体验,进一步推动销售增长。
价格敏感用户运营
部分用户对价格非常敏感,他们可能会反复浏览某商品,但仅在降价时将其加入购物车。通过分析此类行为特征,平台可以在价格变动时主动推送通知或提供定向优惠(如“您关注的商品已降价!”),从而提升价格敏感用户的购买转化率,并通过个性化定价和促销策略优化用户运营效率。
流失风险预警
用户在平台上频繁浏览商品但长期未购买,可能存在流失风险,例如一周内多次查看不同商品却始终未下单。通过识别此类行为并触发挽回策略(如发送专属优惠券或推荐热门商品),平台能够降低用户流失率,延长用户生命周期,同时通过主动干预提升用户留存和平台收益。
FlinkCEP代码开发
本文已为您编译好JAR包ecommerce-cep-demos-0.1.0.jar,方便您实践部署。如果您有兴趣研究其源代码,可点击ecommerce-cep-demos-main.zip下载。
GitHub项目请参考ecommerce-cep-demos。
交叉销售与追加销售机会
模式定义
检测用户在同一会话中5分钟内浏览不同类别商品的行为(如 first_view -> second_view
)。
Pattern<ClickEvent, ?> crossSellPattern = Pattern.<ClickEvent>begin("first_view")
// 模式开始于一个事件类型为"view"的ClickEvent
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("view");
}
})
// 接下来是一个事件类型同样为"view"的ClickEvent
.next("second_view")
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("view");
}
})
// 整个模式必须在5分钟内完成
.within(Time.minutes(5));
匹配结果处理
实时匹配成功后,发送交叉销售与追加销售机会预警。系统可根据预警消息自动推荐互补商品(如手机壳、耳机或充电宝),或提供组合优惠(如“手机+耳机套餐立减优惠”)。
SingleOutputStreamOperator<Alert> crossSellAlerts = crossSellPatternStream.select(new PatternSelectFunction<ClickEvent, Alert>() {
@Override
public Alert select(Map<String, List<ClickEvent>> pattern) {
ClickEvent firstView = pattern.get("first_view").get(0);
ClickEvent secondView = pattern.get("second_view").get(0);
// 检查类别是否不同
if (!firstView.getCategoryCode().equals(secondView.getCategoryCode())) {
var message = "Cross-sell opportunity detected for user " + firstView.getUserId() +
": viewed products in categories " + firstView.getCategoryCode() + " and " + secondView.getCategoryCode();
// 返回交叉销售与追加销售机会预警
return new Alert(secondView.getUserSession(), secondView.getUserId(), AlertType.CROSS_UPSELL, message);
}
return null; // 如果类别相同则返回null,有效地将其过滤掉
}
}).filter(Objects::nonNull).name("CrossSellAlertsPattern").uid("CrossSellAlertsPattern");
高价值购物车挽回
模式定义
检测用户将高价值商品加入购物车(cart_add
)后,10分钟内未发生购买事件(purchase
)。
Pattern<ClickEvent, ?> abandonmentPattern = Pattern.<ClickEvent>begin("cart_add")
// 模式开始于一个事件类型为"cart"且价格大于200的ClickEvent
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("cart") && event.getPrice() > 200;
}
})
// 接下来是一个事件类型为"purchase"的ClickEvent
.followedBy("purchase")
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("purchase");
}
})
// 整个模式必须在10分钟内完成
.within(Time.minutes(10));
匹配结果处理
若超时未购买,发送高价值购物车挽回预警。系统可触发挽回策略,如发送提醒邮件、短信或推送通知,提供限时折扣、免运费或库存预警(如“库存紧张,赶快下单!”)。
SingleOutputStreamOperator<Alert> abandonedmentAlert = abandonmentPatternStream
.select(new PatternTimeoutFunction<ClickEvent, Alert>() {
@Override
// 处理超时事件
public Alert timeout(Map<String, List<ClickEvent>> pattern, long timeoutTimestamp) {
ClickEvent cartAdd = pattern.get("cart_add").get(0);
var message = "High-value cart abandonment detected for user '" + cartAdd.getUserId() + "' priced at " + cartAdd.getPrice() +
". No purchase within 10 minutes.";
// 返回高价值购物车挽回预警
return new Alert(cartAdd.getUserSession(), cartAdd.getUserId(), AlertType.CART_ABANDONMENT, message);
}
}, new PatternSelectFunction<ClickEvent, Alert>() {
@Override
// 处理匹配的模式
public Alert select(Map<String, List<ClickEvent>> pattern) {
ClickEvent cartAdd = pattern.get("cart_add").get(0);
ClickEvent purchase = pattern.get("purchase").get(0);
var message = "Purchase completed for user " + purchase.getUserId() + " on product " + purchase.getProductId() +
" priced at " + purchase.getPrice();
// 返回购买完成预警
return new Alert(cartAdd.getUserSession(), cartAdd.getUserId(), AlertType.PURCHASE_COMPLETION, message);
}
}).map(new MapFunction<Either<Alert, Alert>, Alert>() {
@Override
public Alert map(Either<Alert, Alert> alert) throws Exception {
if (alert.isLeft()) {
// 如果是超时预警,返回左值
return alert.left();
} else {
// 如果是匹配预警,返回右值
return alert.right();
}
}
}).name("AbandonmentAlertsPattern").uid("AbandonmentAlertsPattern");
高意向用户识别
模式定义
检测用户15分钟内多次浏览同一商品的行为(如 initial_view -> repeat_view
)。
Pattern<ClickEvent, ?> purchaseIntentPattern = Pattern.<ClickEvent>begin("initial_view")
// 模式开始于一个事件类型为"view"的ClickEvent
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("view");
}
})
// 接下来是一个事件类型同样为"view"的ClickEvent,并且这个事件重复3次
.followedBy("repeat_view")
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("view");
}
}).times(3)
// 整个模式必须在15分钟内完成
.within(Time.minutes(15));
匹配结果处理
匹配成功后,发送高意向用户识别预警。系统可标记为高意向用户,并触发个性化营销动作,如发送专属优惠券、限时折扣或库存提醒(如“仅剩3件,赶快下单!”)。
SingleOutputStreamOperator<Alert> purchaseIntentAlerts = purchaseIntentStream.select(new PatternSelectFunction<ClickEvent, Alert>() {
@Override
public Alert select(Map<String, List<ClickEvent>> pattern) {
ClickEvent initialView = pattern.get("initial_view").get(0);
var message = "High purchase intent detected for user " + initialView.getUserId() +
" on product " + initialView.getProductId();
// 返回高意向用户识别预警
return new Alert(initialView.getUserSession(), initialView.getUserId(), AlertType.PRICE_SENSITIVITY, message);
}
}).name("PurchaseIntentAlertsPattern").uid("PurchaseIntentAlertsPattern");
价格敏感用户运营
模式定义
检测用户浏览商品后,仅在价格下降时加入购物车的行为(如 initial_view -> view_price_drop -> cart_after_price_drop
)。
Pattern<ClickEvent, ?> priceSensitivityPattern = Pattern.<ClickEvent>begin("initial_view")
// 模式开始于一个事件类型为"view"的ClickEvent
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("view");
}
})
// 接下来是一个事件类型同样为"view"的ClickEvent,并且该产品的价格低于初始产品的价格
.next("view_price_drop")
.where(new IterativeCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event, Context<ClickEvent> ctx) throws Exception {
ClickEvent initialView = ctx.getEventsForPattern("initial_view").iterator().next();
return event.getEventType().equals("view") && event.getProductId().equals(initialView.getProductId()) && event.getPrice() < initialView.getPrice();
}
})
// 接下来是一个事件类型为"cart"的ClickEvent
.next("cart_after_price_drop")
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("cart");
}
})
// 整个模式必须在10分钟内完成
.within(Time.minutes(10));
匹配结果处理
匹配成功后,发送价格敏感用户运营预警。系统可记录用户的价格敏感特征,并在未来价格变动时主动推送通知或提供定向优惠(如“您关注的商品已降价!”)。
SingleOutputStreamOperator<Alert> priceSensitivityAlerts = priceSensitivityStream.select(new PatternSelectFunction<ClickEvent, Alert>() {
@Override
public Alert select(Map<String, List<ClickEvent>> pattern) {
ClickEvent initialView = pattern.get("initial_view").get(0);
var message = "Price-sensitive customer detected for user " + initialView.getUserId() +
" on product " + initialView.getProductId() + " after a price drop.";
// 返回价格敏感用户运营预警
return new Alert(initialView.getUserSession(), initialView.getUserId(), AlertType.PRICE_SENSITIVITY, message);
}
}).name("PriceSensitivityAlertsPattern").uid("PriceSensitivityAlertsPattern");
流失风险预警
模式定义
检测用户一周内多次浏览商品但未下单的行为(如 first_view -> ... -> no_purchase
)。
Pattern<ClickEvent, ?> churnPredictionPattern = Pattern.<ClickEvent>begin("first_view")
// 模式开始于一个事件类型为"view"的ClickEvent
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("view");
}
})
// 用户必须至少查看10次
.timesOrMore(10)
// 在接下来的时间窗口内不能有"purchase"事件
.notNext("purchase")
.where(new SimpleCondition<ClickEvent>() {
@Override
public boolean filter(ClickEvent event) {
return event.getEventType().equals("purchase");
}
})
// 整个模式必须在7天内完成
.within(Time.days(7));
匹配结果处理
匹配成功后,发送流失风险预警。系统可标记为潜在流失用户,并触发挽回策略,如发送专属优惠券、推荐热门商品或提供免费试用。
SingleOutputStreamOperator<Alert> churnPredictionAlerts = churnPredictionStream.select(new PatternSelectFunction<ClickEvent, Alert>() {
@Override
public Alert select(Map<String, List<ClickEvent>> pattern) {
ClickEvent firstView = pattern.get("first_view").get(0);
var message = "Churn risk detected for user " + firstView.getUserId() +
": viewed multiple products over the week without making a purchase.";
// 返回流失风险预警
return new Alert(firstView.getUserSession(), firstView.getUserId(), AlertType.CHURN_RISK, message);
}
}).name("ChurnPredictionAlertsPattern").uid("ChurnPredictionAlertsPattern");
前提条件
已开通实时计算Flink版,详情请参见开通实时计算Flink版。
已开通云消息队列Kafka,详情请参见部署消息队列Kafka实例。
已开通RDS MySQL,详情请参见创建RDS MySQL实例。
实时计算Flink版、云数据库RDS MySQL、云消息队列Kafka需要在同一VPC下。如果不在同一VPC,需要先打通跨VPC的网络或者使用公网的形式访问,详情请参见如何访问跨VPC的其他服务?和如何访问公网?。
通过RAM用户或RAM角色等身份访问时,需要具备操作权限。
步骤一:准备工作
创建RDS MySQL实例并准备数据源
创建RDS MySQL数据库,详情请参见创建数据库。
为目标实例创建名称为
ecommerce
的数据库。准备MySQL CDC数据源。
在目标实例详情页面,单击上方的登录数据库。
在弹出的DMS页面中,填写创建的数据库账号名和密码,然后单击登录。
登录成功后,在左侧双击
ecommerce
数据库,切换数据库。在SQL Console区域编写如下建表DDL以及插入的数据语句。
CREATE TABLE `click_stream` ( id bigint not null primary key auto_increment, -- 自增主键 eventTime timestamp, eventType varchar(50), productId varchar(50), categoryId varchar(50), categoryCode varchar(80), brand varchar(50), price decimal(10, 2), userId varchar(50), userSession varchar(50) );
单击执行后,再单击直接执行。
创建云消息队列Kafka Topic和Group资源
创建以下Kafka资源:
Topic:clickstream和alerts。
Group:clickstream.consumer。
具体操作步骤请参考创建资源。
步骤二:MySQL实时同步Kafka
将用户点击流事件从MySQL同步到Kafka中,可以有效降低多个任务对MySQL数据库造成的压力。
创建MySQL Catalog,详情请参见创建MySQL Catalog。
本示例Catalog命名为
mysql-catalog
,默认数据库为ecommerce
。在
页面,新建SQL流作业,并将如下代码拷贝到SQL编辑器。CREATE TEMPORARY TABLE `clickstream` ( `key_id` BIGINT, `value_eventTime` BIGINT, `value_eventType` STRING, `value_productId` STRING, `value_categoryId` STRING, `value_categoryCode` STRING, `value_brand` STRING, `value_price` DECIMAL(10, 2), `value_userId` STRING, `value_userSession` STRING, -- 定义主键 PRIMARY KEY (`key_id`) NOT ENFORCED, ts AS TO_TIMESTAMP_LTZ(value_eventTime, 3), WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '2' SECOND --定义Watermark。 ) WITH ( 'connector'='upsert-kafka', 'topic' = 'clickstream', 'properties.bootstrap.servers' = '<您的Kafka集群接入点地址>', 'key.format' = 'json', 'value.format' = 'json', 'key.fields-prefix' = 'key_', 'value.fields-prefix' = 'value_', 'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY' ); INSERT INTO `clickstream` SELECT id, UNIX_TIMESTAMP(eventTime) * 1000 as eventTime, -- 转成毫秒单位 eventType, productId, categoryId, categoryCode, brand, price, `userId`, userSession FROM `mysql-catalog`.`ecommerce`.`click_stream`;
单击右上方的部署,进行作业部署。
单击左侧导航栏的
,单击目标作业操作列的启动,选择无状态启动后单击启动。
步骤三:部署作业并启动
本文部署ecommerce-cep-demos-0.1.0.jar作业,从Kafka中消费用户点击流事件,产生预警再写回Kafka Topic中。您可以根据实际业务架构调整代码,选择合适的下游连接器,详情请参考支持的连接器。
部署电商营销预警作业。
在
页面,单击 。参数配置说明:
参数
说明
示例
参数
说明
示例
部署模式
流处理
流模式
部署名称
-
EcommerceCEPRunner
引擎版本
本文代码SDK使用JDK11,需要选择带有
jdk11
的版本,VVR推荐使用最新版本。vvr-8.0.11-jdk11-flink-1.17
JAR URI
手动单击右侧
图标上传,选择ecommerce-cep-demos-0.1.0.jar。
oss://xxx/artifacts/namespaces/xxx/ecommerce-cep-demos-0.1.0.jar
Entry Point Class
程序的入口类。
com.ververica.cep.EcommerceCEPRunner
Entry Point Main Arguments
您可以在此处传入参数,在主方法中调用该参数。
本文需配置如下参数:
bootstrap.servers:Kafka集群地址。
clickstream_topic:消费的点击流Kafka Topic。
group:消费者组ID。
alerts_topic:生产的预警信息Kafka Topic。
--bootstrap.servers <您的Kafka集群接入点地址>
--clickstream_topic clickstream
--group clickstream.consumer
--alerts_topic alerts
部署详情请参见部署JAR作业。
启动作业。
单击目标作业操作列的启动,选择无状态启动后单击启动。
启动配置详情请参见作业启动。
步骤四:预警查询
预警消息已成功发送至云消息队列Kafka版,通过分析alerts Topic中的数据,您可以获取用户行为信息。此外,您还可以通过实时计算分析处理预警信息,以实现全链路的实时自动化。
在概览页面的资源分布区域,选择地域。
在实例列表页面,单击目标实例名称。
在左侧导航栏,单击消息查询。
在消息查询页面的查询方式列表中,选择按位点查询。
在Topic列表中,选择消息所属的alerts Topic名称。在分区列表中,选择消息所属的分区,并在起始位点文本框中输入该分区的位点,然后单击查询。
相关文档
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- 背景信息
- 方案架构
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- 交叉销售与追加销售机会
- 高价值购物车挽回
- 高意向用户识别
- 价格敏感用户运营
- 流失风险预警
- FlinkCEP代码开发
- 交叉销售与追加销售机会
- 高价值购物车挽回
- 高意向用户识别
- 价格敏感用户运营
- 流失风险预警
- 前提条件
- 步骤一:准备工作
- 创建RDS MySQL实例并准备数据源
- 创建云消息队列Kafka Topic和Group资源
- 步骤二:MySQL实时同步Kafka
- 步骤三:部署作业并启动
- 步骤四:预警查询
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