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本文聚焦于如何利用 Flink 与 Kafka 构建一套灵活、可扩展的实时指标体系，特别适用于用户行为分析、营销漏斗转化、业务实时看板等场景。

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一、为什么要构建实时指标体系？

在数字化运营趋势下，分钟级指标反馈能力变得尤为重要：

• ✅ 营销投放实时监控 CTR / CVR

• ✅ 业务增长实时观测 UV / PV

• ✅ 运维系统实时计算告警数 / 成功率

传统离线计算（Hive / Spark Batch）难以满足这种实时性需求，Flink + Kafka 成为解决方案中的核心组合。

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二、典型业务指标的分类与定义

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类型	示例指标	说明
用户行为类	PV、UV、点击数	基于用户行为日志聚合
营销漏斗类	曝光-点击-转化率	多阶段事件组合计算
性能指标类	接口成功率、耗时	来自 API 日志实时采集
风控指标类	风控命中率	基于决策输出计算