1. 經典案例：短時間內多次大額交易

1.1 場景描述

規則1：單筆交易金額超過10,000元。

規則2：同一用戶在10分鐘內進行了3次或更多次交易。

風險行為：同時滿足規則1和規則2的交易行為。

1.2 風險判定邏輯

檢測每筆交易是否滿足“單筆交易金額超過10,000元”。

對同一用戶，統計10分鐘內的交易次數。

如果交易次數達到3次或更多，則判定為風險行為。

2. 使用Flink實現

2.1 實現思路

使用Flink的KeyedStream按用戶分組。

使用ProcessFunction實現自定義窗口邏輯，統計10分鐘內的交易次數。

結合規則1和規則2，判斷是否為風險行為。

2.2 代碼實現

// 定義交易數據POJO
public class Transaction {private String transactionId;private String userId;private Double amount;private Long timestamp;// getters and setters
}// 定義風控結果POJO
public class RiskResult {private String userId;private String transactionId;private String riskLevel;private String actionTaken;private Long createTime;// getters and setters
}// 實現風控邏輯
public class FraudDetectionProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, Transaction, RiskResult> {private transient ValueState<Integer> transactionCountState;private transient ValueState<Long> timerState;@Overridepublic void open(Configuration parameters) {// 初始化狀態ValueStateDescriptor<Integer> countDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("transactionCount", Types.INT);transactionCountState = getRuntimeContext().getState(countDescriptor);ValueStateDescriptor<Long> timerDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("timerState", Types.LONG);timerState = getRuntimeContext().getState(timerDescriptor);}@Overridepublic void processElement(Transaction transaction,Context ctx,Collector<RiskResult> out) throws Exception {// 規則1：單筆交易金額超過10,000元if (transaction.getAmount() > 10000) {// 更新交易次數Integer count = transactionCountState.value();if (count == null) {count = 0;}count += 1;transactionCountState.update(count);// 如果是第一次滿足規則1，設置10分鐘的定時器if (count == 1) {long timer = ctx.timestamp() + 10 * 60 * 1000; // 10分鐘ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timer);timerState.update(timer);}// 規則2：10分鐘內交易次數達到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);}}}@Overridepublic void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<RiskResult> out) throws Exception {// 定時器觸發時，重置狀態transactionCountState.clear();timerState.clear();}
}

2.3 使用Flink流處理

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實現

Flink CEP（Complex Event Processing）是Flink提供的復雜事件處理庫，適合處理基于時間序列的模式匹配。以下是使用Flink CEP實現上述風控規則的示例。

3.1 實現思路

定義模式：檢測10分鐘內3次或更多次大額交易。

使用Flink CEP的模式匹配功能，匹配符合條件的事件序列。

3.2 代碼實現

java

// 定義交易數據POJO
public class Transaction {private String transactionId;private String userId;private Double amount;private Long timestamp;// getters and setters
}// 定義風控結果POJO
public class RiskResult {private String userId;private List<String> transactionIds;private String riskLevel;private String actionTaken;private Long createTime;// getters and setters
}// 實現風控邏輯
public class FraudDetectionCEP {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 交易數據流DataStream<Transaction> transactionStream = env.addSource(transactionSource).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Transaction>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)).withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp()));// 按用戶分組KeyedStream<Transaction, String> keyedStream = transactionStream.keyBy(Transaction::getUserId);// 定義CEP模式：10分鐘內3次或更多次大額交易Pattern<Transaction, ?> pattern = Pattern.<Transaction>begin("first").where(new SimpleCondition<Transaction>() {@Overridepublic boolean filter(Transaction transaction) {return transaction.getAmount() > 10000;}}).next("second").where(new SimpleCondition<Transaction>() {@Overridepublic boolean filter(Transaction transaction) {return transaction.getAmount() > 10000;}}).next("third").where(new SimpleCondition<Transaction>() {@Overridepublic boolean filter(Transaction transaction) {return transaction.getAmount() > 10000;}}).within(Time.minutes(10));// 應用模式PatternStream<Transaction> patternStream = CEP.pattern(keyedStream, pattern);// 生成風控結果DataStream<RiskResult> riskResultStream = patternStream.process(new PatternProcessFunction<Transaction, RiskResult>() {@Overridepublic 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);}});// 輸出結果riskResultStream.addSink(new AlertSink());env.execute("Fraud Detection with Flink CEP");}
}

4. 總結

Flink實現：通過KeyedProcessFunction和狀態管理實現多規則匹配。

Flink CEP實現：通過定義復雜事件模式，簡化多規則匹配的邏輯。

適用場景：

Flink適合需要自定義邏輯的場景。

Flink CEP適合基于時間序列的模式匹配場景。

通過以上實現，可以高效檢測銀行交易中的風險行為，并根據需要擴展更多規則