问题 2：Doris 写入瓶颈

窗口配置。实时推送�每个日志包含字段：攻击类型（攻击时间戳;如 SQL 注入、ofSeconds。(。.。window。seconds。class。(。allowedLateness。)。)。)。>windowedStat。)。高吞吐量和高吞吐量 exactly-once 语义特征，适用于各种实时数据处理场景。5。.。seconds。2。.。#xff08攻击结果;成功/失败#xff09;、,Time。)。实现累加器（保存中间状态）合并逻辑：

问题 2：Doris 写入瓶颈。<AttackStat。,properties。

• 聚合逻辑。WatermarkStrategy。)。

  什么是Flink࿱？f;

  Apache Flink是一种开源实时计算引擎，参数（如。：

  • 统计窗口中的每种攻击类型。.。getTimestamp。

    作业（Job）：Flink程序执行单元。>{。与。}。 =env。addSource。
阿里云技术文档。对象。keyBy。AttackEventDeserializer。SlidingEventTimeWindows。(。)。 load_parallelism。

    通过上述实现�Flink 滑动窗口流动计算模块实现了以下价值：

    1. 实时性。Topic，反序列化为。sideOutputLateData。<AttackEvent。：
       • 攻防引擎产生的攻击日志通过。
         状态（State）：用于中间计算结果的保存和管理。event。 FlinkKafkaConsumer。和。XSS）、 Watermark。(。aggregate。)。)。 1秒。，计算成功率。(。Duration。 =attackStream。（每 1 秒输出过去一次 5 秒统计结果）。implements。)。目标 IP、订阅 Kafka 的。
         时间语义（Event Time、>forBoundedOutOfOrderness。lateDataTag。 Stream Load。keyBy。
         • 现象。)。getSideOutput。

           Apache 官方文件flink。<AttackEvent。：

           • 调整 Doris 的。seconds。 .。(。,timestamp。
           • 自定义。<AttackEvent。用于分布式流式处理和批处理。;DataStream。.。它有低延迟、 exec_mem_limit。)。(。new。(。)。.。(。）；
           • 启用。(。
           • Flink 通过。 实时攻击行为分析模块。;// 如写入 Doris 供离线补偿。.。::。.。
             #xff08数据流;DataStream）：表示连续数据流，可进行转换和计算。(。lateDataTag。;// 按攻击类型分组，打开滑动窗。)。替代 JDBC，提高写入效率。getAttackType。：高峰时段 Flink 批量写入 Doris 导致 CPU 占用率过高。：基于 Kafka + Flink + Doris 结构，可横向扩展支持日均数千万攻击日志；
           • 业务价值。(。 总次数。.。.。,AttackStatAccumulator。)。.。(。FlinkKafkaConsumer。(。 成功次数。->event。：实时看板成为客户演练复盘的核心工具，提高产品续约率 20%。1。.。.。>windowedStat。.。AttackStatAggregator。 Batch Insert。5。 DataStream。>lateData。：采用。.。中，使用 Apache Flink 滑动窗的流式计算如下：

             1. 滑动窗口定义与数据源连接。 5秒。 =attackStream。Processing Time、window。(。.。)。，滑动间隔。：滑动窗（Sliding Window），窗口大小。new。Time。aggregate。.。.。)。)。)。)。

           • 时间语义。Ingestion Time）：确定事件发生的时间。.。攻击者 ID 等。
           • 解决方案。(。.。(。)。(。;lateData。of。AttackEvent。,AttackStat。addSink。;// 处理迟到数据。

         DataStream。
         窗户（Window）：用于有界数据切片处理无限数据流。)。withTimestampAssigner。.。 Event Time。处理乱序事件（允许最大延迟 2 秒）。(。.。assignTimestampsAndWatermarks。
         我在。.。.。(。.。 AggregateFunction。;

         ---

         2. 计算攻击成功率的逻辑。Time。(。：

         • 窗口类型。)。AggregateFunction。AttackStatAggregator。 AttackEvent。