Flink - CEP监控下单付款超时通知

在电商领域通常会有这样一种需要,如果客户下单了,但是在10分钟内不付款,应该需要通知客服,再由客服寻问客户为什么还没有付款,从而提高付款效率,我们可以采用Flink - CEP的超时机制来处理。

执行流程

Flink-CEP监控

Usage

导入依赖

compile group: 'org.apache.flink', name: 'flink-streaming-scala_2.11', version: "1.6.2"
compile group: 'org.apache.flink', name: 'flink-cep-scala_2.11', version: "1.6.2"

使用Iterator模拟用户下单行为

case class OrderEvent(
                       userId: String,
                       `type`: String
                     )
class DataSource extends Iterator[OrderEvent] with Serializable {
  val atomicInteger = new AtomicInteger(0)

  val orderEventList = List(
    OrderEvent("1", "create"),
    OrderEvent("2", "create"),
    OrderEvent("2", "pay")
  )

  override def hasNext: Boolean = {
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1)
    true
  }

  override def next(): OrderEvent = {
    orderEventList(atomicInteger.getAndIncrement() % 3)
  }
}

创建定单流

val orderEventStream = env.fromCollection(new DataSource())

创建定单匹配流程
以下表示如果在1秒钟内创建定单并付款则完成购物操作

val orderPayPattern = Pattern.begin[OrderEvent]("begin")
      .where(_.`type`.equals("create"))
      .next("next")
      .where(_.`type`.equals("pay"))
      .within(Time.seconds(1))

创建侧输出流

val orderTiemoutOutput = OutputTag[OrderEvent]("orderTimeout")

把定单流应用到匹配流程中

val patternStream = CEP.pattern(orderEventStream.keyBy("userId"), orderPayPattern)

将正常定单流与侧超时流分开

val complexResult = patternStream.select(orderTiemoutOutput) {
      (pattern: Map[String, Iterable[OrderEvent]], timestamp: Long) => {
        val createOrder = pattern.get("begin")
        OrderEvent("timeout", createOrder.get.iterator.next().userId)
      }
    } {
      pattern: Map[String, Iterable[OrderEvent]] => {
        val payOrder = pattern.get("next")
        OrderEvent("success", payOrder.get.iterator.next().userId)
      }
    }

将正常定单流与超时定单流打印输出

val timeoutResult = complexResult.getSideOutput(orderTiemoutOutput)

complexResult.print()
timeoutResult.print()

env.execute

也可以自行添加Sink将消息发送到消息队列等

timeoutResult.addSink(new SinkFunction[OrderEvent] {
      override def invoke(value: OrderEvent, context: SinkFunction.Context[_]): Unit = {
        //do something or send message
      }
    })

完整项目

JavaScala两个版本
传送门 https://github.com/dounine/flink-cep-demos/tree/master/order-timeout


最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,080评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,422评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,630评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,554评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,662评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,856评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,014评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,752评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,212评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,541评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,687评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,347评论 4 331
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,973评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,777评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,006评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,406评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,576评论 2 349