CEP 实时追踪跳出访客，洞悉用户行为奥秘

见解分享

2023-09-04 10:52:40

序言

网站跳出率是衡量网站用户参与度和体验质量的关键指标之一。跳出访客是指那些只访问了一个页面就离开网站的访客，他们的行为预示着网站内容或体验存在问题。为了优化网站性能，我们必须深入了解跳出行为，识别跳出访客，并分析他们的行为模式。

CEP 技术简介

CEP(复杂事件处理) 是一种强大的技术，它可以实时处理事件流，识别特定模式并采取相应的行动。在本文中，我们将利用 Apache Flink 的 CEP 功能来实时识别跳出访客并找出其最后一个访问页面。

实时跳出访客识别

为了识别跳出访客，我们将创建一个 CEP 规则，该规则将匹配以下事件序列：

访客访问页面事件
访客没有在特定时间间隔内触发任何其他页面访问事件

最后一个访问页面识别

为了找出跳出访客的最后一个访问页面，我们将使用 Flink 的窗口聚合功能。具体来说，我们将创建一个大小为会话超时时间的滚动窗口，该窗口将收集每个访客的所有页面访问事件。当访客跳出时，我们将从窗口中获取最后一个页面访问事件，该事件将代表跳出访客的最后一个访问页面。

代码示例

import org.apache.flink.cep.CEP;
import org.apache.flink.cep.PatternStream;
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.SimpleCondition;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlinkCEPVisitorBounce {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 定义页面访问事件数据流
        DataStream<PageVisitEvent> pageVisitEvents = ...;

        // 定义 CEP 模式
        Pattern<PageVisitEvent, ?> pattern = Pattern.<PageVisitEvent>begin("start")
                .where(new SimpleCondition<PageVisitEvent>() {
                    @Override
                    public boolean filter(PageVisitEvent event) {
                        return true;  // 匹配所有页面访问事件
                    }
                })
                .followedBy("end")
                .where(new SimpleCondition<PageVisitEvent>() {
                    @Override
                    public boolean filter(PageVisitEvent event) {
                        return true;  // 匹配在会话超时时间内没有触发任何其他页面访问事件的事件
                    }
                })
                .within(Time.minutes(10));  // 会话超时时间

        // 将模式应用到数据流
        PatternStream<PageVisitEvent> patternStream = CEP.pattern(pageVisitEvents, pattern);

        // 识别跳出访客并找出其最后一个访问页面
        DataStream<BounceVisitor> bounceVisitors = patternStream
                .flatSelect((PatternFlatSelectFunction<PageVisitEvent, BounceVisitor>) (pattern, out) -> {
                    // 找出最后一个页面访问事件
                    PageVisitEvent lastPageVisitEvent = pattern.getEventsForPattern("end").iterator().next();

                    // 创建跳出访客对象
                    BounceVisitor bounceVisitor = new BounceVisitor();
                    bounceVisitor.setUserId(lastPageVisitEvent.getUserId());
                    bounceVisitor.setLastPage(lastPageVisitEvent.getPage());

                    // 将跳出访客对象输出到流
                    out.collect(bounceVisitor);
                })
                .keyBy(BounceVisitor::getUserId)
                .window(TimeWindow.over(Time.minutes(10)))
                .apply(new WindowFunction<BounceVisitor, BounceVisitor, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable<BounceVisitor> input, Collector<BounceVisitor> out) {
                        // 获取窗口内第一个跳出访客对象，即会话中第一个跳出访客
                        out.collect(input.iterator().next());
                    }
                });

        // 输出跳出访客信息
        bounceVisitors.print();

        // 执行流作业
        env.execute("Flink CEP Visitor Bounce");
    }
}