Flink驱动的票务风控系统：实现实时数据处理与防爬策略

"基于Flink的大数据票务风控系统是一个针对在线票务平台设计的复杂解决方案，旨在应对日益增长的爬虫攻击和恶意占座行为。系统主要通过以下几个阶段实现其功能： 1. 项目概述： - 背景：随着互联网的发展，票务网站面临着正常用户和爬虫的双重压力，后者消耗系统资源且无实际收益，可能导致系统不稳定。 - 目标：开发大数据风控工具，通过实时分析和规则匹配来识别异常行为，如爬虫访问和非法占座。 2. 阶段一：项目规划与入门： - 安装openresty和学习lua编程语言，用于构建数据采集模块，以便高效抓取和处理票务数据。 3. 阶段二：数据采集与流处理： - Lua脚本编写，负责将数据实时采集并写入Kafka，作为Flink系统的数据源。 - Flink读取Kafka数据，进行实时处理，包括链路统计和关键性能指标的计算。 4. 阶段三：数据预处理： - 对原始数据进行清洗、脱敏、拆分、分类（如航班类型和行程类型），以及结构化处理，便于后续分析。 - 数据被进一步推送至Kafka，供其他模块使用。 5. 阶段四：指标计算与规则应用： - 通过计算指标如总访问量、特定页面访问量、UA种类数等，评估用户行为的异常性。 - 设计规则匹配和打分系统，识别疑似爬虫或非法占座行为，并进行数据筛选。 6. 阶段五：异常数据处理与存储： - 黑名单管理和实时更新，如将可疑IP放入Redis。 - 数据备份策略，确保Kafka数据的安全存储，如HDFS。 7. 阶段六：离线分析与报告： - 进行深度离线指标统计分析，结果入库至MySQL，为决策提供依据。 - 持续优化和调整系统，以适应不断变化的业务环境。 该系统通过Flink的强大实时处理能力，结合lua脚本的灵活性，构建了一个全面且动态的票务风控体系，有效地提升了系统的安全性和资源利用率，保障了正常用户的购票体验。"