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

// 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

// 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