目錄
1. Flink CEP 是什么？為什么它能讓你的數據“開口說話”？
2. 超時預警的業務場景：從電商到物聯網
3. Flink CEP 超時機制的核心原理
3.1 模式匹配與時間窗口
3.2 超時事件的處理
3.3 事件時間與水位線
3.4 核心組件一覽
4. 實戰案例：電商訂單超時預警
4.1 準備工作
4.2 定義事件模型
4.3 創建 Flink 作業
4.4 代碼解析
4.5 優化建議
5. 物聯網場景實戰：設備溫度異常預警
5.1 業務需求
5.2 定義事件模型
5.3 實現 Flink CEP 作業
5.4 運行結果
5.5 實戰中的小技巧
6. 動態規則加載：讓你的 Flink CEP 更靈活
6.1 使用廣播流實現動態規則
6.2 代碼亮點
6.3 實際應用中的注意事項
7. 性能優化：讓 Flink CEP 飛起來
7.1 模式設計優化
7.2 狀態管理
7.3 并行度與資源分配
7.4 實際案例中的優化
8. Flink CEP 與外部系統集成：讓告警飛向業務
8.1 為什么需要集成？
8.2 集成 Kafka：推送告警到消息隊列
8.3 Kafka 集成要點
8.4 集成 Redis：實時緩存告警
8.5 生產環境注意事項
9. 復雜事件序列：金融風控中的高頻交易檢測
9.1 事件模型
9.2 實現高頻交易檢測
9.3 代碼解析
9.4 優化建議
10. 調試與生產部署：讓 Flink CEP 穩定運行
10.1 調試技巧
10.2 生產部署注意事項
10.3 真實案例
1. Flink CEP 是什么？為什么它能讓你的數據“開口說話”？
想象一下，你在運營一個電商平臺，客戶下單后遲遲不付款，或者設備傳感器連續報告異常溫度，這時候你需要一種技術能迅速抓住這些異常信號，并在問題變成災難前發出警報。Apache Flink 的復雜事件處理（CEP）庫正是為此而生！它就像一個超級聰明的“數據偵探”，能在海量事件流中挖掘出你定義的模式，幫你捕捉那些關鍵的業務信號。
