CN117435367A - 用户行为处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种用户行为处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：通过输入队列接收上报的用户行为；读取行为过滤配置信息，并基于所述行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；读取场景触达配置信息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定；基于所述规则判定的结果，将所述用户行为输出至对应的输出队列中；所述输出队列中的用户行为用于进行内容推送。采用本方法能够提高扩展性。

Description

用户行为处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品

技术领域

本申请涉及大数据处理技术领域，特别是涉及一种用户行为处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

情景感知是将用户的行为收集起来通过行为上报，满足配置条件后，对应触发后续的相应的行为。

传统技术中情景架构包含行为收集、处理、输出三大块，通过租户的方式隔离不同的业务，通过接口上报行为，之后集中处理，输出相对固定的格式给下游方去触发相应的行为。

然而，目前的情景架构通过接口的方式上报，和业务方强耦合，扩展性较差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高扩展性的用户行为处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供一种用户行为处理方法，应用于FLINK分布式集群，所述方法包括：

通过输入队列接收上报的用户行为；

读取行为过滤配置信息，并基于所述行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；

读取场景触达配置信息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定；

基于所述规则判定的结果，将所述用户行为输出至对应的输出队列中；所述输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

在其中一个实施例中，所述读取行为过滤配置信息，包括：

获取所述输入队列中当前用户行为的标志数据；

读取与所述标志数据对应的过滤配置信息。

在其中一个实施例中，所述读取与所述标志数据对应的过滤配置信息之前，还包括：

接收行为过滤信息配置指令；

配置并存储与所述行为过滤信息配置指令对应的标志数据以及过滤条件。

在其中一个实施例中，所述读取场景触达配置信息，包括：

接收场景触达信息配置指令；

基于所述场景触达信息配置指令配置并存储触达条件、目标用户群以及触达方式。

在其中一个实施例中，所述过滤条件和/或所述触达条件为基于aviator表达式得到的条件。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

实时检测所述输入队列中用户行为的数量；

基于所述用户行为的数量对FLINK分布式集群进行动态容量缩放。

第二方面，本申请还提供一种用户行为处理装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收上报的用户行为，并存储至输入队列中；

过滤模块，用于读取行为过滤配置信息，并基于所述行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；

规则判断模块，用于读取场景触达配置信息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定；

输出模块，用于基于所述规则判定的结果，将所述用户行为输出至对应的输出队列中；所述输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

第三方面，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的任意一个实施例中的方法的步骤。

第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的任意一个实施例中的方法的步骤。

第五方面，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的任意一个实施例中的方法的步骤。

上述用户行为处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，将统一通过输入队列接收用户行为，并读取基于配置化的方式确定的行为过滤配置信息和场景触达配置信息，这样基于行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定，且最后的规则判定的结果输出至对应的输出队列，这样统一了输入和输出，以及行为过滤配置信息和场景触达配置信息的配置，增加整体通用性和扩展性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中用户行为处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中用户行为处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中的用户行为处理系统的示意图；

图4为一个实施例中的行为过滤信息的配置页面；

图5为一个实施例中的场景触达配置信息的配置页面；

图6为一个实施例中用户行为处理装置的结构框图；

图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的用户行为处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。

其中，终端102上报用户行为至服务器104的输入队列中，服务器104读取行为过滤配置信息，并基于行为过滤配置信息对输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；读取场景触达配置信息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定；基于所述规则判定的结果，将所述用户行为输出至对应的输出队列中；输出队列中的用户行为用于进行内容推送。这样将统一通过输入队列接收用户行为，并读取基于配置化的方式确定的行为过滤配置信息和场景触达配置信息，这样基于行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定，且最后的规则判定的结果输出至对应的输出队列，这样统一了输入和输出，以及行为过滤配置信息和场景触达配置信息的配置，增加整体通用性和扩展性。

其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个示例性的实施例中，如图2所示，提供了一种用户行为处理方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤202至步骤208。其中：

S202：通过输入队列接收上报的用户行为。

其中，输入队列可以是通过MQ中间件等实现的，该输入队列用于存储所采集得到的用户行为，在其中一个可选的实施例中，其可以是通过kafka数据库实现。其中后续的用户行为过滤服务可以直接对输入队列中的用户行为进行过滤处理。

其中为了与旧系统衔接，结合图3所示，图3为一个实施例中的用户行为处理系统的示意图，在该实施例中，用户行为的上报还可以通过http接口和dubbo接口，该两个接口的用户行为通过业务上报接入专门的接口上报服务中，该接口上报服务用于调用用户行为过滤服务对用户行为进行过滤。在其中一个可选的实施例中，http接口和dubbo接口仅对应有限的旧系统。这样通过MQ、HTTP、DUBBO的方式统一了上报和输出，与业务方解耦，提升了扩展性和通用性。去除租户，统一服务器，可以通过负载均衡，避免数据倾斜。

在其中一个可选的实施例中，输入队列包括多个，每个输入队列对应一个服务系统，各服务系统对应的终端将用户行为发送至对应的输入队列中。在其他的实施例中，输入队列也可以仅包括一个，这样所有的服务系统对应的终端将用户行为均发送至该输入队列，可选地，此时用户行为可以携带有服务系统标识，以便于后续区分。

在其中一个可选的实施例中，用户行为携带有标志数据，该标志数据可以为标签，该标签可以是服务系统标识，也可以是预先根据需要设置的，终端在上报用户行为时，识别用户行为所对应的标签，并对用户行为进行贴标后上报。

S204：读取行为过滤配置信息，并基于行为过滤配置信息对输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息。

其中，行为过滤配置信息是预先配置的用于对用户行为进行过滤的信息，其中该过滤配置信息可以预先加载至内存。在其中一个实施例中，在服务器开机后，扫描已经配置的行为过滤配置信息，并确定其状态，当该行为过滤配置信息的状态为启用状态时，将该行为过滤配置信息加载至内存，否则不将该行为过滤配置信息加载至内存。

中间体消息是通过标准mq实现的，其可以是存储对输入队列中的用户行为进行过滤后的结果，其中该标准mq可以包括多个主题topic，每个topic可以存储有对应的用户行为，且该些用户行为都是过滤后得到的。

其中，行为过滤全部使用FLINK的流式处理，并输出中间体消息，如图3中通过Action-Access-Flink-Job实现行为过滤。这样可以实现实时的水平扩展、缩容，保证资源的最大利用率，利用FLINK的大规模分布式计算的特性，用专有线程接受行为上报，很好的解决积压的问题。

S206：读取场景触达配置信息，基于场景触达配置信息对中间体消息进行规则判定。

其中场景触达配置信息是预先配置的用于对中间体消息进行规则判定的，其中该场景触达配置信息可以预先加载至内存。在其中一个实施例中，在服务器开机后，扫描已经配置的场景触达配置信息，并确定其状态，当该行为场景触达配置信息的状态为启用状态时，将该场景触达配置信息加载至内存，否则不将该场景触达配置信息加载至内存。其中场景触达配置信息包括触达条件、目标用户群以及触达方式等等，在此不做具体的限定。

收集到中间体消息后，在judge服务中根据配置的规则对中间体消息进行判定，即判断该用户行为是否符合结果。其中，先在Scene Judge Service中进行场景判断，然后在Rule-Judge-Flink-Job进行目标用户规则判断，从而得到规则判定的结果。

S208：基于规则判定的结果，将用户行为输出至对应的输出队列中；输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

其中，在对用户行为进行规则判断后，将符合结果的用户行为输出至指定的输出队列中，以便于后续内容推送。

在其中一个可选的实施例中，结合图3所示，其中服务器可以直接调用业务方的触达行为以直接触达用户，另外一种是输出标准的输出队列，即kafka给业务方，业务方接受到该消息后，自行决定如何触达用户。

上述用户行为处理方法，将统一通过输入队列接收用户行为，并读取基于配置化的方式确定的行为过滤配置信息和场景触达配置信息，这样基于行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定，且最后的规则判定的结果输出至对应的输出队列，这样统一了输入和输出，以及行为过滤配置信息和场景触达配置信息的配置，增加整体通用性和扩展性。

在其中一个可选的实施例中，读取行为过滤配置信息，包括：获取输入队列中当前用户行为的标志数据；读取与标志数据对应的过滤配置信息。

其中标志数据是用户行为的标签，一个用户行为可以包括多个标签。服务器可以基于用户行为的标签从数据库中读取对应的过滤配置信息。具体地，可以配置对应的用户行为过滤配置信息，并存储至最终的数据库mysql，后续基于配置的标签数据从数据库mysql读取到对应的所有的过滤配置信息，并解析后存储至内存中，以便于后续对用户行为进行处理。

上述实施例中基于标志数据读取到对应的过滤配置信息，以便于对对应的用户行为进行过滤，从而提高用户行为过滤的准确性。

在其中一个实施例中，读取与标志数据对应的过滤配置信息之前，还包括：接收行为过滤信息配置指令；配置并存储与行为过滤信息配置指令对应的标志数据以及过滤条件。

具体地，结合图4所示，图4为一个实施例中的行为过滤信息的配置页面，在该配置页面中包括基本信息、过滤条件和输出字段，其中基本信息包括唯一标志、行为描述以及状态，其中该唯一标志是与用户行为的标志数据对应的，行为描述可以基于实际需要填写，状态则是表示该行为过滤信息是否启用。输出topic则是输出的中间体的位置，限制条数以及限制天数则是用于表示该行为过滤信息的，其中限制条数是指通过该行为过滤信息过滤得到的有效的用户行为的数量，待过滤得到的有效的用户行为达到限制条数时，则不再对用户行为进行过滤，即中间体消息不再增加，同样地，限制天数也是这样的，待行为过滤信息的启用时间达到限制天数后，则不再对用户行为进行过滤，即中间体消息不再增加。

过滤条件则是具体的条件，包括但不限于基于用户行为的类型的过滤。在其中一个可选的实施例中，过滤条件为基于aviator表达式得到的条件，若非复杂的过滤和判定逻辑以配置形式即可完成，无需代码开发。

输出字段则是为了减少中间体的存储量，因此仅从输入队列中获取到用户行为对应的有效的字段进行输出，例如输出用户标识、行为时间等等，以减少冗余信息。

上述实施例中，确定情景感知所需环节，以无代码开发的思想配合配置化的形式简化整个流程的实现，给一线业务开发人员提供一套简单、易用、灵活、可配置的情景感知触达方案；情景感知触达白盒化，让业务开发者能够轻松实现业务行为触达用户；实现无代码开发，配置即代码。

在其中一个可选的实施例中，读取场景触达配置信息，包括：接收场景触达信息配置指令；基于场景触达信息配置指令配置并存储触达条件、目标用户群以及触达方式。

具体地，结合图5所示，图5为一个实施例中的场景触达配置信息的配置页面，在该配置页面中包括基础信息、触达条件、目标用户群、触达方式以及目标设置。其中基础信息是包括本次场景触达的名称、类型等等。触达条件则是任务触发时需要满足的条件，在其中一个可选的实施例中，过滤条件和/或触达条件为基于aviator表达式得到的条件，若非复杂的过滤和判定逻辑以配置形式即可完成，无需代码开发。目标用户群是选择的希望触达的用户群体，其也可以若非复杂的判定逻辑以配置形式即可完成，无需代码开发。触达方式则是配置推送的触达通道，推送内容以及发送设置等。目标设置则是用于设置本次计划的目标。

在本实施例中，通过前端交互，保存页面上的具体的配置，将所得到的行为过滤信息以及场景触达信息存入到数据库中，以便于后续的flink的调用。

上述实施例中，确定情景感知所需环节，以无代码开发的思想配合配置化的形式简化整个流程的实现，给一线业务开发人员提供一套简单、易用、灵活、可配置的情景感知触达方案；情景感知触达白盒化，让业务开发者能够轻松实现业务行为触达用户；实现无代码开发，配置即代码。

在其中一个实施例中，上述用户行为处理方法还包括：实时检测输入队列中用户行为的数量；基于用户行为的数量对FLINK分布式集群进行动态容量缩放。

其中本申请的架构是基于FLINK分布式集群得到的，Flink一个框架和分布式的处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。其支持高性能、高吞吐、低延迟的数据流处理，且在Flink运行时涉及到的进程主要有以下两个：JobManager：主要负责调度task，协调checkpoint已经错误恢复等。当客户端将打包好的任务提交到JobManager之后，JobManager就会根据注册的TaskManager资源信息将任务分配给有资源的TaskManager，然后启动运行任务。TaskManger从JobManager获取task信息，然后使用slot资源运行task；TaskManager：执行数据流的task，一个task通过设置并行度，可能会有多个subtask。每个TaskManager都是作为一个独立的JVM进程运行的。他主要负责在独立的线程执行的operator。其中能执行多少个operator取决于每个taskManager指定的slots数量。Taskslot是Flink中最小的资源单位。假如一个taskManager有3个slot，他就会给每个slot分配1/3的内存资源，目前slot不会对cpu进行隔离。同一个taskManager中的slot会共享网络资源和心跳信息。在Flink中并不是一个slot只可以执行一个task，在某些情况下，一个slot中也可能执行多个task。

基于FLINK分布式集群可以基于输入队列中用户行为的数量进行动态容量缩放，水平扩展容易，高峰期执行性能高，利用他大规模分布式计算的特性，大大的提升了整个情景感知系统的水平扩展能力和处理性能。

应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的用户行为处理方法的用户行为处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个用户行为处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于用户行为处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个示例性的实施例中，如图6所示，提供了一种用户行为处理装置，包括：接收模块601、过滤模块602、规则判断模块603和输出模块604，其中：

接收模块601，用于接收上报的用户行为，并存储至输入队列中；

过滤模块602，用于读取行为过滤配置信息，并基于行为过滤配置信息对输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；

规则判断模块603，用于读取场景触达配置信息，基于场景触达配置信息对中间体消息进行规则判定；

输出模块604，用于基于规则判定的结果，将用户行为输出至对应的输出队列中；输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

在其中一个实施例中，上述过滤模块602还用于获取输入队列中当前用户行为的标志数据；读取与标志数据对应的过滤配置信息。

在其中一个实施例中，上述用户行为处理装置还包括：第一配置模块，用于接收行为过滤信息配置指令；配置并存储与行为过滤信息配置指令对应的标志数据以及过滤条件。

在其中一个实施例中，上述用户行为处理装置还包括：第二配置模块，用于接收场景触达信息配置指令；基于场景触达信息配置指令配置并存储触达条件、目标用户群以及触达方式。

在其中一个实施例中，过滤条件和/或触达条件为基于aviator表达式得到的条件。

在其中一个实施例中，上述用户行为处理装置还包括：容量调整模块，用于实时检测输入队列中用户行为的数量；基于用户行为的数量对FLINK分布式集群进行动态容量缩放。

上述用户行为处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储用户行为。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用户行为处理方法。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：通过输入队列接收上报的用户行为；读取行为过滤配置信息，并基于行为过滤配置信息对输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；读取场景触达配置信息，基于场景触达配置信息对中间体消息进行规则判定；基于规则判定的结果，将用户行为输出至对应的输出队列中；输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的读取行为过滤配置信息，包括：获取输入队列中当前用户行为的标志数据；读取与标志数据对应的过滤配置信息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的读取与标志数据对应的过滤配置信息之前，还包括：接收行为过滤信息配置指令；配置并存储与行为过滤信息配置指令对应的标志数据以及过滤条件。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的读取场景触达配置信息，包括：接收场景触达信息配置指令；基于场景触达信息配置指令配置并存储触达条件、目标用户群以及触达方式。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所涉及的过滤条件和/或触达条件为基于aviator表达式得到的条件。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：实时检测输入队列中用户行为的数量；基于用户行为的数量对FLINK分布式集群进行动态容量缩放。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：通过输入队列接收上报的用户行为；读取行为过滤配置信息，并基于行为过滤配置信息对输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；读取场景触达配置信息，基于场景触达配置信息对中间体消息进行规则判定；基于规则判定的结果，将用户行为输出至对应的输出队列中；输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的读取行为过滤配置信息，包括：获取输入队列中当前用户行为的标志数据；读取与标志数据对应的过滤配置信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的读取与标志数据对应的过滤配置信息之前，还包括：接收行为过滤信息配置指令；配置并存储与行为过滤信息配置指令对应的标志数据以及过滤条件。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的读取场景触达配置信息，包括：接收场景触达信息配置指令；基于场景触达信息配置指令配置并存储触达条件、目标用户群以及触达方式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所涉及的过滤条件和/或触达条件为基于aviator表达式得到的条件。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：实时检测输入队列中用户行为的数量；基于用户行为的数量对FLINK分布式集群进行动态容量缩放。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：通过输入队列接收上报的用户行为；读取行为过滤配置信息，并基于行为过滤配置信息对输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；读取场景触达配置信息，基于场景触达配置信息对中间体消息进行规则判定；基于规则判定的结果，将用户行为输出至对应的输出队列中；输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的读取行为过滤配置信息，包括：获取输入队列中当前用户行为的标志数据；读取与标志数据对应的过滤配置信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的读取与标志数据对应的过滤配置信息之前，还包括：接收行为过滤信息配置指令；配置并存储与行为过滤信息配置指令对应的标志数据以及过滤条件。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的读取场景触达配置信息，包括：接收场景触达信息配置指令；基于场景触达信息配置指令配置并存储触达条件、目标用户群以及触达方式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所涉及的过滤条件和/或触达条件为基于aviator表达式得到的条件。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：实时检测输入队列中用户行为的数量；基于用户行为的数量对FLINK分布式集群进行动态容量缩放。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要符合相关规定。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种用户行为处理方法，其特征在于，应用于FLINK分布式集群，所述方法包括：

通过输入队列接收上报的用户行为；

读取行为过滤配置信息，并基于所述行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；

读取场景触达配置信息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定；

基于所述规则判定的结果，将所述用户行为输出至对应的输出队列中；所述输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述读取行为过滤配置信息，包括：

获取所述输入队列中当前用户行为的标志数据；

读取与所述标志数据对应的过滤配置信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述读取与所述标志数据对应的过滤配置信息之前，还包括：

接收行为过滤信息配置指令；

配置并存储与所述行为过滤信息配置指令对应的标志数据以及过滤条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述读取场景触达配置信息，包括：

接收场景触达信息配置指令；

基于所述场景触达信息配置指令配置并存储触达条件、目标用户群以及触达方式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述过滤条件和/或所述触达条件为基于aviator表达式得到的条件。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

实时检测所述输入队列中用户行为的数量；

基于所述用户行为的数量对FLINK分布式集群进行动态容量缩放。

7.一种用户行为处理装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收上报的用户行为，并存储至输入队列中；

过滤模块，用于读取行为过滤配置信息，并基于所述行为过滤配置信息对所述输入队列中的用户行为进行过滤得到中间体消息；

规则判断模块，用于读取场景触达配置信息，基于所述场景触达配置信息对所述中间体消息进行规则判定；

输出模块，用于基于所述规则判定的结果，将所述用户行为输出至对应的输出队列中；所述输出队列中的用户行为用于进行内容推送。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。