规则组合中需要动态配置能力的配置项有哪些？

1. 分组字段。不同字段分组、多字段分组的情况在风控规则的应用中非常常见。有如下规则样例： • 以用户 ID 分组："用户的下单次数"； • 以用户 ID、区域 ID 作为分组："用户同一段时间内不同区域的订单数"。

2. 聚合函数。聚合函数包括业务常用的聚合逻辑，规则引擎依赖 Flink 内置丰富的累加器，并在 Accumulator 接口的基础上进行了根据需求场景的自定义实现。样例规则如下： • A 门店近 30 分钟独立消费用户数小于 100； • B 门店新客消费金额大于 300。

3. 窗口周期。窗口周期也即每个窗口的大小，如业务方可能希望在持续 30 分钟的秒杀活动周期内运行规则， 或者希望重点关注异常时段。 • 每 30 分钟时间窗口内，单个用户发起超过 20 笔未支付订单； • 凌晨 1 点至 3 点，单个用户支付订单数超 50 笔。

4. 窗口类型。为了面对不同的业务需求，我们将业务规则中常见的窗口类型集成到规则引擎内部。其中包括 滑动窗口、累计窗口、甚至是无窗口（即时触发）。

5. 聚合前的过滤条件： • 只对"下单事件"进行统计； • 过滤门店"虚拟用户"。

6. 聚合后的过滤条件： • 用户 A 在 5 分钟内下单次数 "超过 150 次"； • 用户 B 在 5 分钟内购买金额 "超过 300 元"。

7. 计算表达式。风控规则的字段口径通常是需要组合计算的，我们在表达式计算和编译中集成了更轻便和更 高性能的 Aviator 表达式引擎。规则样例如下： • 应收金额大于 150 元（应收金额 = 商品金额合计 +运费 + 优惠合计）； • 通过 POS 端支付的应收金额大于 150 元。

8. 行为序列。行为序列其实也是事件与事件之间的组合，他打破了以往风控规则只能基于单事件维度描述事 实的壁垒，在事件与事件之间的事实信息也将被规则引擎捕捉。规则样例如下： • 用户 A 在 5 分钟内依次做了点击、收藏、加购； • 用户 B 在 30 分钟前领了优惠券，但是没有下单。

以上内容摘自《Apache Flink 案例集（2022版）》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版