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指标统计：基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计三 方案实现四 总结

作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师

导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。

一、解决方案描述

1.1 概述

本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析。分析指标包含网站的独立访客数量（UV ）、产品的点击量（PV）、转化率（转化率 = 成交次数 / 点击量）等。

相关概念介绍：UV（Unique Visitor）：独立访客数量。访问您网站的一台客户端为一个访客，如用户对同一页面访问了 5 次，那么该页面的 UV 只加 1，因为 UV 统计的是去重后的用户数而不是访问次数。PV（Page View）：点击量或页面浏览量。如用户对同一页面访问了 5 次，那么该页面的 PV 会加 5。

指标统计：基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计三 方案实现四 总结

1.2 方案架构及优势

根据以上实时指标统计场景，设计了如下架构图：

指标统计：基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计三 方案实现四 总结

涉及产品列表：

  • 本地数据中心（IDC）的自建 Kafka 集群
  • 私有网络 VPC
  • 专线接入/云联网/VPN连接/对等连接
  • 流计算 Oceanus (Flink)
  • 云数据库 Redis

二、前置准备

购买所需的腾讯云资源，并打通网络。自建的 Kafka 集群需根据集群所在区域需采用 VPN 连接、专线连接或对等连接的方式来实现网络互通互联。

2.1 创建私有网络 VPC

私有网络（VPC）是一块在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间，在构建 Oceanus 集群、Redis 组件等服务时选择的网络建议选择同一个 VPC，网络才能互通。否则需要使用对等连接、NAT 网关、VPN 等方式打通网络。私有网络创建步骤请参考帮助文档（https://cloud.tencent.com/document/product/215/36515）。

2.2 创建 Oceanus 集群

流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。

在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群，选择地域、可用区、VPC、日志、存储，设置初始密码等。VPC 及子网使用刚刚创建好的网络。创建完后 Flink 的集群如下：

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2.3 创建 Redis 集群

在Redis 控制台(https://console.cloud.tencent.com/redis#/)的【新建实例】页面创建集群，选择与其他组件同一地域，同区域的同一私有网络 VPC，这里还选择同一子网。

指标统计：基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计三 方案实现四 总结

2.4 配置自建 Kafka 集群

2.4.1 修改自建 Kafka 集群配置

自建 Kafka 集群连接时 bootstrap-servers 参数常常使用 hostname 而不是 ip 来连接。但用自建 Kafka 集群连接腾讯云上的 Oceanus 集群为全托管集群， Oceanus 集群的节点上无法解析自建集群的 hostname 与 ip 的映射关系，所以需要改监听器地址由 hostname 为 ip 地址连接的形式。

将 config/server.properties 配置文件中 advertised.listeners 参数配置为IP地址。示例：

# 0.10.X及以后版本
advertised.listeners=PLAINTEXT://10.1.0.10:9092
# 0.10.X之前版本
advertised.host.name=PLAINTEXT://10.1.0.10:9092

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修改后重启 Kafka 集群。

! 若在云上使用到自建的zookeeper地址，也需要将zk配置中的hostname修改IP地址形式。

2.4.2 模拟发送数据到topic

本案例使用topic为topic为 uvpv-demo。

1）Kafka 客户端

进入自建 Kafka 集群节点，启动 Kafka 客户端，模拟发送数据。

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.1.0.10:9092 --topic uvpv-demo
>{"record_type":0, "user_id": 2, "client_ip": "100.0.0.2", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}
>{"record_type":0, "user_id": 3, "client_ip": "100.0.0.3", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}
>{"record_type":1, "user_id": 2, "client_ip": "100.0.0.1", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}

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2）使用脚本发送

脚本一：Java 代码参考：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54834

脚本二：Python 脚本。参考之前案例中 python 脚本进行适当修改即可：

《视频直播：实时数据可视化分析》

2.5 打通自建 IDC 集群到腾讯云网络通信

自建 Kafka 集群联通腾讯云网络，可通过以下前 3 种方式打通自建 IDC 到腾讯云的网络通信。

  • 专线接入

    https://cloud.tencent.com/document/product/216

    适用于本地数据中心 IDC 与腾讯云网络打通。

  • 云联网

    https://cloud.tencent.com/document/product/877

    适用于本地数据中心 IDC 与腾讯云网络打通，也可用于云上不同地域间私有网络 VPC 打通。

  • VPN连接

    https://cloud.tencent.com/document/product/554

    适用于本地数据中心 IDC 与腾讯云网络打通。

  • 对等连接+ NAT网关

    对等连接：https://cloud.tencent.com/document/product/553

    NAT网关：https://cloud.tencent.com/document/product/552

    适合云上不同地域间私有网络 VPC 打通，不适合本地 IDC 到腾讯云网络。

本方案中使用了 VPN 连接的方式，实现本地 IDC 和云上网络的通信。参考链接：

建立 VPC 到 IDC 的连接（路由表）(https://cloud.tencent.com/document/product/554/52854)

根据方案绘制了下面的网络架构图：

指标统计：基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计三 方案实现四 总结

三 方案实现

3.1 业务目标

利用流计算 Oceanus 实现网站 UV、PV、转化率指标的实时统计，这里只列取以下3种统计指标：

  • 网站的独立访客数量 UV。Oceanus 处理后在 Redis 中通过 set 类型存储独立访客数量，同时也达到了对同一访客的数据去重的目的。
  • 网站商品页面的点击量 PV。Oceanus 处理后在 Redis 中使用 list 类型存储页面点击量。
  • 转化率（转化率 = 成交次数 / 点击量）。Oceanus 处理后在 Redis 中用 String 存储即可。

3.2 源数据格式

Kafka topic：uvpv-demo（浏览记录）

字段 类型 含义
record_type int 客户号
user_id varchar 客户ip地址
client_ip varchar 房间号
product_id Int 进入房间时间
create_time timestamp 创建时间

Kafka 内部采用 json 格式存储，数据格式如下：

# 浏览记录
{
 "record_type":0,  # 0 表示浏览记录
 "user_id": 6,
 "client_ip": "100.0.0.6",
 "product_id": 101,
 "create_time": "2021-09-06 16:00:00"
}

# 购买记录
{
 "record_type":1, # 1 表示购买记录
 "user_id": 6,
 "client_ip": "100.0.0.8",
 "product_id": 101,
 "create_time": "2021-09-08 18:00:00"
}

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3.3 编写 Flink SQL 作业

示例中实现了 UV、PV 和转化率3个指标的获取逻辑，并写入 Sink 端。

1、定义 Source 

CREATE TABLE `input_web_record` (
  `record_type` INT,
  `user_id` INT,
  `client_ip` VARCHAR,
  `product_id` INT,
  `create_time` TIMESTAMP,
  `times` AS create_time,
  WATERMARK FOR times AS times - INTERVAL '10' MINUTE
) WITH (
    'connector' = 'kafka',   -- 可选 'kafka','kafka-0.11'. 注意选择对应的内置 Connector
    'topic' = 'uvpv-demo',  
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    --'properties.bootstrap.servers' = '82.157.27.147:9092',
    'properties.bootstrap.servers' = '10.1.0.10:9092',  
    'properties.group.id' = 'WebRecordGroup',  -- 必选参数, 一定要指定 Group ID
    'format' = 'json',
    'json.ignore-parse-errors' = 'true',     -- 忽略 JSON 结构解析异常
    'json.fail-on-missing-field' = 'false'   -- 如果设置为 true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null
);

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2、定义 Sink 

-- UV sink
CREATE TABLE `output_uv` (  
`userids`   STRING,
`user_id` STRING
) WITH (
 'connector' = 'redis',          
 'command' = 'sadd',              -- 使用集合保存uv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
 'nodes' = '192.28.28.217:6379',  -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
 -- 'additional-key' = '<key>',   -- 用于指定hset和zadd的key。hset、zadd必须设置。
 'password' = 'yourpassword'  
);

-- PV sink
CREATE TABLE `output_pv` (  
`pagevisits`   STRING,
`product_id` STRING,
`hour_count` BIGINT
) WITH (
 'connector' = 'redis',          
 'command' = 'lpush',              -- 使用列表保存pv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
 'nodes' = '192.28.28.217:6379',   -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
 -- 'additional-key' = '<key>',   -- 用于指定hset和zadd的key。hset、zadd必须设置。
 'password' = 'yourpassword'  
);

-- 转化率 sink
CREATE TABLE `output_conversion_rate` (  
`conversion_rate`   STRING,
`rate` STRING
) WITH (
 'connector' = 'redis',        
 'command' = 'set',              -- 使用列表保存pv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
 'nodes' = '192.28.28.217:6379', -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
 -- 'additional-key' = '<key>', -- 用于指定hset和zadd的key。hset、zadd必须设置。
 'password' = 'yourpassword'  
);

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3、业务逻辑 

-- 加工得到 UV 指标，统计所有时间内的 UV
INSERT INTO output_uv
SELECT
 'userids' AS `userids`,
CAST(user_id AS string) AS user_id
FROM input_web_record ;

-- 加工并得到 PV 指标，统计每 10 分钟内的 PV
INSERT INTO output_pv
SELECT
 'pagevisits' AS pagevisits,
CAST(product_id AS string) AS product_id,
SUM(product_id) AS hour_count
FROM input_web_record WHERE record_type = 0
GROUP BY
HOP(times, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE),
product_id,
user_id;

-- 加工并得到转化率指标，统计每 10 分钟内的转化率
INSERT INTO output_conversion_rate
SELECT
 'conversion_rate' AS conversion_rate,
CAST( (((SELECT COUNT(1) FROM input_web_record WHERE record_type=0)*1.0)/SUM(a.product_id)) as string)
FROM (SELECT * FROM input_web_record where record_type = 1) AS a
GROUP BY  
HOP(times, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE),
product_id;

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3.4 结果验证

通常情况，会通过 Web 网站来展示统计到的 UV、PV 指标，这里为了简单直接在Redis 控制台(https://console.cloud.tencent.com/redis#/)登录进行查询：

指标统计：基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计三 方案实现四 总结

userids: 存储 UV

pagevisits: 存储 PV

conversion_rate: 存储转化率，即购买商品次数/总页面点击量。

四 总结

通过自建 Kafka 集群采集数据，在流计算 Oceanus (Flink) 中实时进行字段累加、窗口聚合等操作，将加工后的数据存储在云数据库Redis，统计到实时刷新的 UV、PV 等指标。这个方案在 Kafka json 格式设计时为了简便易懂做了简化处理，将浏览记录和产品购买记录都放在了同一个 topic 中，重点通过打通自建 IDC 和腾讯云产品间的网络来展现整个方案。针对超大规模的 UV 去重，微视的同事采用了 Redis hyperloglog 方式来实现 UV 统计。相比直接使用 set 类型方式有极小的内存空间占用的优点，详情见链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1889162。

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