flag是 Go 官方命令行解析库，零依赖-参数名 值传参定义参数必须调用Gin 项目常用它接收：配置路径、环境、端口。

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，采用拉取式模型采集时序数据，特别适合云原生环境监控。其核心特性包括多维数据模型、PromQL查询语言、内置时序数据库和服务发现等。主要组件有Prometheus Server、Exporter、PushGateway和Alertmanager。支持多种指标类型如Counter、Gauge和Histogram，常与Grafana可视化工具搭配使用

摘要：积分系统设计采用三张表（总表、流水表、可用明细表）管理积分生命周期。通过定时扫描可用积分表及时清理过期记录，优先使用即将过期积分，不足时拆分记录处理。采用消息队列（MQ）实现5亿用户积分到期提醒，避免全表扫描。该方案有效解决积分时效性、使用优先级和大规模用户提醒问题，兼顾数据准确性与系统性能。（149字）

Flink是一个支持流批一体的分布式数据处理引擎，具有低延迟、高吞吐和精准容错特性。本文介绍了Flink的安装与基本使用方法：首先下载并解压Flink二进制包，检查Java环境；然后通过启动脚本运行本地集群，可通过8081端口访问Web界面；接着演示了如何提交内置的WordCount示例作业，查看执行结果和日志；最后说明了如何监控作业状态和数据流执行计划。该指南帮助用户快速完成Flink的本地环境

Apache Flink 提供了用于构建健壮的有状态流应用程序的 DataStream API。它提供了对状态和时间的细粒度控制，从而能够实现高级的事件驱动系统。在这里，你将学习如何使用 Flink 的 DataStream API 构建有状态流应用程序。

Flink 的 Apache Kafka 连接器支持从 Kafka 主题读取数据以及向主题写入数据

Flink 本质是为「高吞吐、低延迟、精准一次」的实时数据处理而生，尤其适配广告、电商、风控等对实时性和准确性要求高的场景。

即数据变更捕获。它不像传统方式那样去“询问”数据库现在的状态，而是监听数据库的“日志”（对于 MySQL 来说就是 Binlog）。比喻：传统方式是你每隔一小时打电话问朋友：“你现在在干嘛？”（轮询）；CDC 是朋友发朋友圈，你立刻就收到了通知（监听日志）。

读数据：离线读取静态规则 / 历史数据，实时 CDC 捕获业务数据变更，为计算提供输入；写数据：将实时 / 离线计算的广告指标、计费数据写入 MySQL，实现结果持久化；存状态：将 Flink 计算状态持久化到 MySQL，保证状态高可用、可共享；核心价值：让 MySQL 的「静态存储能力」与 Flink 的「实时计算能力」结合，支撑广告场景的实时竞价、精准归因、计费结算等核心业务。

广告场景核心需求：用户下单前最后一次点击的广告即为归因广告，用 Flink SQL 实现：sql-- 定义订单表（Kafka 流）-- 最后点击归因：关联点击表和订单表，取用户下单前最后一次点击的广告SELECTo.user_id,-- 只看下单前1小时内的点击// 自定义 UDF：判断用户是否为高价值用户// 业务逻辑：查询用户消费金额，判断是否为高价值在 Flink SQL 中注册并使用：sq