主要观点总结
本文是微财资深数据开发工程师穆建魁在Flink Forward Asia 2024论坛上的分享，主要介绍了以下内容：微财科技基于Flink构建实时变量池的实践，包括实时变量池的重要性和痛点、解决方案和实施效果；选择Flink进行流式计算的架构选型和开发效率提升策略；实时变量池架构与多流关联优化实践。
关键观点总结
关键观点1: 微财科技基于Flink构建实时变量池的重要性
实时变量对于确保风险评估的准确性至关重要，直接影响用户的借款申请是否获得批准。通过Flink构建实时变量池，解决了原有计算方案的痛点，如QPS上限不高、与数据库组件耦合度高等问题。
关键观点2: 选择Flink进行流式计算的架构选型和开发效率提升策略
在选择Flink作为流式计算引擎后，面临架构选型问题。最终选择Kappa架构，并通过实施数据分层解决开发效率问题。通过变量分层策略，整体开发效率大约提升了30%。
关键观点3: 实时变量池架构与多流关联优化实践
在多流关联场景中，通过使用Union加keyBy的方式解决大状态问题。实时变量架构落地后，成功将应用场景扩展到公司的其他业务领域，如营销市场、客服部门和财务部门。
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