【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案
- [1. 经典案例：短时间内多次大额交易](#1. 经典案例：短时间内多次大额交易)
-
- [1.1 场景描述](#1.1 场景描述)
- [1.2 风险判定逻辑](#1.2 风险判定逻辑)
- [2. 使用Flink实现](#2. 使用Flink实现)
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- [2.1 实现思路](#2.1 实现思路)
- [2.2 代码实现](#2.2 代码实现)
- [2.3 使用Flink流处理](#2.3 使用Flink流处理)
- [3. 使用Flink CEP实现](#3. 使用Flink CEP实现)
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- [3.1 实现思路](#3.1 实现思路)
- [3.2 代码实现](#3.2 代码实现)
- [4. 总结](#4. 总结)
1. 经典案例：短时间内多次大额交易
1.1 场景描述
规则1：单笔交易金额超过10,000元。
规则2：同一用户在10分钟内进行了3次或更多次交易。
风险行为：同时满足规则1和规则2的交易行为。
1.2 风险判定逻辑
检测每笔交易是否满足"单笔交易金额超过10,000元"。
对同一用户，统计10分钟内的交易次数。
如果交易次数达到3次或更多，则判定为风险行为。
2. 使用Flink实现
2.1 实现思路
使用Flink的KeyedStream按用户分组。
使用ProcessFunction实现自定义窗口逻辑，统计10分钟内的交易次数。
结合规则1和规则2，判断是否为风险行为。
2.2 代码实现
c
// 定义交易数据POJO
public class Transaction {
private String transactionId;
private String userId;
private Double amount;
private Long timestamp;
// getters and setters
}
// 定义风控结果POJO
public class RiskResult {
private String userId;
private String transactionId;
private String riskLevel;
private String actionTaken;
private Long createTime;
// getters and setters
}
// 实现风控逻辑
public class FraudDetectionProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, Transaction, RiskResult> {
private transient ValueState<Integer> transactionCountState;
private transient ValueState<Long> timerState;
@Override
public void open(Configuration parameters) {
// 初始化状态
ValueStateDescriptor<Integer> countDescriptor = new ValueStateDescriptor<>(
"transactionCount",
Types.INT
);
transactionCountState = getRuntimeContext().getState(countDescriptor);
ValueStateDescriptor<Long> timerDescriptor = new ValueStateDescriptor<>(
"timerState",
Types.LONG
);
timerState = getRuntimeContext().getState(timerDescriptor);
}
@Override
public void processElement(
Transaction transaction,
Context ctx,
Collector<RiskResult> out) throws Exception {
// 规则1：单笔交易金额超过10,000元
if (transaction.getAmount() > 10000) {
// 更新交易次数
Integer count = transactionCountState.value();
if (count == null) {
count = 0;
}
count += 1;
transactionCountState.update(count);
// 如果是第一次满足规则1，设置10分钟的定时器
if (count == 1) {
long timer = ctx.timestamp() + 10 * 60 * 1000; // 10分钟
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timer);
timerState.update(timer);
}
// 规则2：10分钟内交易次数达到3次
if (count >= 3) {
RiskResult result = new RiskResult();
result.setUserId(transaction.getUserId());
result.setTransactionId(transaction.getTransactionId());
result.setRiskLevel("HIGH");
result.setActionTaken("ALERT");
result.setCreateTime(System.currentTimeMillis());
out.collect(result);
}
}
}
@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<RiskResult> out) throws Exception {
// 定时器触发时，重置状态
transactionCountState.clear();
timerState.clear();
}
}2.3 使用Flink流处理
java
DataStream<Transaction> transactionStream = env.addSource(transactionSource);
DataStream<RiskResult> riskResultStream = transactionStream
.keyBy(Transaction::getUserId)
.process(new FraudDetectionProcessFunction());
riskResultStream.addSink(new AlertSink());3. 使用Flink CEP实现
Flink CEP（Complex Event Processing）是Flink提供的复杂事件处理库，适合处理基于时间序列的模式匹配。以下是使用Flink CEP实现上述风控规则的示例。
3.1 实现思路
定义模式：检测10分钟内3次或更多次大额交易。
使用Flink CEP的模式匹配功能，匹配符合条件的事件序列。
3.2 代码实现
java
c
// 定义交易数据POJO
public class Transaction {
private String transactionId;
private String userId;
private Double amount;
private Long timestamp;
// getters and setters
}
// 定义风控结果POJO
public class RiskResult {
private String userId;
private List<String> transactionIds;
private String riskLevel;
private String actionTaken;
private Long createTime;
// getters and setters
}
// 实现风控逻辑
public class FraudDetectionCEP {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 交易数据流
DataStream<Transaction> transactionStream = env.addSource(transactionSource)
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.<Transaction>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
.withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp())
);
// 按用户分组
KeyedStream<Transaction, String> keyedStream = transactionStream
.keyBy(Transaction::getUserId);
// 定义CEP模式：10分钟内3次或更多次大额交易
Pattern<Transaction, ?> pattern = Pattern.<Transaction>begin("first")
.where(new SimpleCondition<Transaction>() {
@Override
public boolean filter(Transaction transaction) {
return transaction.getAmount() > 10000;
}
})
.next("second")
.where(new SimpleCondition<Transaction>() {
@Override
public boolean filter(Transaction transaction) {
return transaction.getAmount() > 10000;
}
})
.next("third")
.where(new SimpleCondition<Transaction>() {
@Override
public boolean filter(Transaction transaction) {
return transaction.getAmount() > 10000;
}
})
.within(Time.minutes(10));
// 应用模式
PatternStream<Transaction> patternStream = CEP.pattern(keyedStream, pattern);
// 生成风控结果
DataStream<RiskResult> riskResultStream = patternStream.process(
new PatternProcessFunction<Transaction, RiskResult>() {
@Override
public void processMatch(
Map<String, List<Transaction>> match,
Context ctx,
Collector<RiskResult> out) throws Exception {
RiskResult result = new RiskResult();
result.setUserId(match.get("first").get(0).getUserId());
result.setTransactionIds(
match.values().stream()
.flatMap(List::stream)
.map(Transaction::getTransactionId)
.collect(Collectors.toList())
);
result.setRiskLevel("HIGH");
result.setActionTaken("ALERT");
result.setCreateTime(System.currentTimeMillis());
out.collect(result);
}
}
);
// 输出结果
riskResultStream.addSink(new AlertSink());
env.execute("Fraud Detection with Flink CEP");
}
}4. 总结
Flink实现：通过KeyedProcessFunction和状态管理实现多规则匹配。
Flink CEP实现：通过定义复杂事件模式，简化多规则匹配的逻辑。
适用场景：
Flink适合需要自定义逻辑的场景。
Flink CEP适合基于时间序列的模式匹配场景。
通过以上实现，可以高效检测银行交易中的风险行为，并根据需要扩展更多规则