Apache Flink: 翼支付的应用实践

翼支付高级开发工程师曹劼、尹春光在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的分享

引言

Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，它能够以低延迟和高吞吐量处理实时数据。近年来，Apache Flink 在金融、电商、制造等领域得到了广泛的应用。翼支付作为国内领先的第三方支付平台，也在积极探索 Apache Flink 的应用实践。

系统架构

翼支付的 Apache Flink 系统架构如下图所示：

系统主要包括以下几个组件：

• 数据源： 数据源是 Apache Flink 系统的数据来源，可以是数据库、日志文件、Kafka 等。
• Flink 集群： Flink 集群是 Apache Flink 系统的核心组件，负责数据的处理和计算。
• 数据存储： 数据存储是 Apache Flink 系统的数据存储组件，可以是 HDFS、HBase、Elasticsearch 等。
• 应用系统： 应用系统是 Apache Flink 系统的应用组件，可以是 Web 应用、移动应用等。

技术选型

翼支付在技术选型时，综合考虑了以下几个因素：

• 性能： Apache Flink 具有高吞吐量、低延迟的特性，能够满足翼支付的业务需求。
• 可扩展性： Apache Flink 具有良好的可扩展性，能够随着业务的增长而轻松扩展。
• 稳定性： Apache Flink 是一个成熟的开源框架，具有良好的稳定性。
• 社区支持： Apache Flink 社区非常活跃，能够提供及时有效的支持。

性能优化

翼支付在使用 Apache Flink 时，通过以下几个方面进行了性能优化：

• 选择合适的并行度： 并行度是 Apache Flink 中一个重要的参数，它决定了数据处理的并发度。翼支付通过调整并行度，实现了系统的最佳性能。
• 优化数据结构： Apache Flink 中的数据结构对系统的性能有很大的影响。翼支付通过选择合适的数据结构，提高了系统的性能。
• 使用缓存： 缓存可以减少数据的重复计算，从而提高系统的性能。翼支付通过使用缓存，提高了系统的性能。
• 优化代码： Apache Flink 的代码优化可以提高系统的性能。翼支付通过优化代码，提高了系统的性能。

应用实践

翼支付目前已将 Apache Flink 应用于多个业务场景，包括：

• 实时风控： Apache Flink 用于实时检测欺诈交易，并及时采取风控措施。
• 实时推荐： Apache Flink 用于实时推荐商品给用户，提高用户体验。
• 实时数据分析： Apache Flink 用于实时分析业务数据，帮助企业做出更好的决策。

总结

Apache Flink 是一个非常优秀的流处理框架，它能够以低延迟和高吞吐量处理实时数据。翼支付通过 Apache Flink，实现了实时风控、实时推荐、实时数据分析等业务场景。Apache Flink 在翼支付的实践应用取得了非常好的效果，为翼支付的业务发展提供了强有力的支持。