第一章：小鹏OTA升级监控的挑战与eBPF技术选型背景
小鹏汽车的智能座舱与智驾域控制器每日承载数百万次OTA升级任务，传统监控方案在真实车端环境面临三重瓶颈：内核态升级流程（如uboot跳转、分区刷写、内核模块热加载）不可见；用户态守护进程（如ota-agent、update-engine）与底层固件交互链路缺乏时序对齐；海量异构ECU（QNX/Linux/FreeRTOS混合部署）导致Agent采集口径不统一、采样延迟高达2–8秒。
为穿透这些黑盒环节，团队评估了多种可观测性技术路径：
| 方案 | 内核可见性 | 零侵入性 | 实时性 | 车规兼容性 |
|---|---|---|---|---|
| 用户态日志埋点 | ❌ 仅应用层 | ✅ | ⚠️ 依赖日志轮转与上传 | ✅ |
| Kernel Kprobe + Perf | ✅ | ⚠️ 需加载内核模块 | ✅（μs级） | ❌ QNX不支持，Linux需签名 |
| eBPF（BTF + CO-RE） | ✅ | ✅（无需模块编译） | ✅（事件驱动，无轮询开销） | ✅（5.4+ LTS内核广泛支持） |
最终选定eBPF作为核心采集底座。其关键优势在于：通过bpf_kprobe_multi精准挂钩mtd_write、block_bio_complete等固件刷写关键函数，结合bpf_get_current_task()捕获调用上下文中的OTA事务ID；利用ringbuf高效传递结构化事件至用户态，避免perf buffer的内存拷贝开销。
实际落地中，一段典型监控逻辑如下：
// trace_ota_flash.c —— 捕获NAND Flash写入事件
SEC("kprobe/mtd_write")
int BPF_KPROBE(trace_mtd_write, struct mtd_info *mtd, loff_t to,
size_t len, size_t *retlen, const u_char *buf) {
struct ota_event event = {};
bpf_get_current_comm(&event.comm, sizeof(event.comm)); // 获取进程名（如ota-agent）
event.timestamp = bpf_ktime_get_ns();
event.len = len;
event.to = to;
// 提取OTA事务ID：从当前task的cgroup路径解析（如 /sys/fs/cgroup/ota/20241105-8a3f）
bpf_get_current_cgroup_id(&event.cgroup_id);
bpf_ringbuf_output(&events, &event, sizeof(event), 0);
return 0;
}该探针在Xavier AGX实车环境中稳定运行，单节点CPU占用低于0.3%，且支持OTA失败后500ms内完成根因定位——例如精准识别出to=0x1a00000处的ECC校验失败，而非仅上报模糊的“升级超时”。
第二章：Go+eBPF协同架构设计与核心机制解析
2.1 eBPF程序生命周期管理与Go运行时集成原理
eBPF程序在Go中并非独立存在，而是依托于Go运行时的内存管理、goroutine调度与资源回收机制。
生命周期关键阶段
- 加载（Load）：通过
bpf.NewProgram()调用内核bpf_prog_load()，需指定License和KernelVersion - 附加（Attach）：绑定到钩子点（如
kprobe），由prog.Attach()触发bpf_prog_attach() - 卸载（Unload）：依赖Go GC触发
runtime.SetFinalizer(prog, finalizeProgram)自动清理
数据同步机制
Go运行时通过sync.Map缓存已加载的程序描述符，避免重复加载：
// 程序注册与引用计数管理
var progCache sync.Map // key: string (name), value: *ebpf.Program
func RegisterProgram(name string, prog *ebpf.Program) {
progCache.Store(name, prog)
runtime.SetFinalizer(prog, func(p *ebpf.Program) {
p.Close() // 触发内核资源释放
})
}
p.Close()调用内核close(fd)，释放bpf_prog结构体及JIT代码页；runtime.SetFinalizer确保即使用户未显式调用Close()，GC也会在prog不可达时安全回收。
| 阶段 | Go运行时介入点 | 内核系统调用 |
|---|---|---|
| 加载 | C.bpf_prog_load() |
bpf(BPF_PROG_LOAD) |
| 附加 | prog.Attach() |
bpf(BPF_PROG_ATTACH) |
| 卸载 | Finalizer → Close() |
close(fd) |
graph TD
A[Go程序创建ebpf.Program] --> B[调用bpf_prog_load]
B --> C[内核验证并JIT编译]
C --> D[Go设置Finalizer]
D --> E[GC检测不可达]
E --> F[自动调用Close释放fd]2.2 BPF Map双向通信模型在OTA状态同步中的实践
数据同步机制
OTA升级过程中，内核需实时感知用户态升级进度，用户态需及时获取内核模块加载/校验状态。BPF Map（BPF_MAP_TYPE_HASH）作为共享内存载体，实现双向状态映射。
核心数据结构
// OTA状态映射键值对（用户态与内核共用）
struct ota_key {
__u32 pid; // 进程ID，区分多升级任务
__u32 seq; // 序列号，防状态覆盖
};
struct ota_val {
__u8 status; // 0=IDLE, 1=DOWNLOADING, 2=VERIFYING, 3=APPLYING, 4=DONE
__u32 progress; // 百分比（0–100）
__u64 ts_ns; // 时间戳（纳秒）
};该结构支持高并发多任务隔离；seq字段避免竞态写入；ts_ns提供状态时效性判断依据。
同步流程
graph TD
A[用户态写入ota_map] --> B[内核BPF程序读取]
B --> C{校验通过？}
C -->|是| D[更新设备状态寄存器]
C -->|否| E[写回错误码到map]
D --> F[用户态轮询读取progress/status]典型使用约束
- Map大小设为
1024条，兼顾内存开销与并发能力 - 用户态采用
bpf_map_lookup_elem()+bpf_map_update_elem()原子组合操作 - 内核侧使用
bpf_ktime_get_ns()确保时间戳精度
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
pid |
__u32 |
绑定OTA进程上下文 |
status |
__u8 |
五态机，驱动状态机收敛 |
progress |
__u32 |
支持断点续传进度反馈 |
2.3 Go用户态守护进程对eBPF事件流的高吞吐消费实现
为应对每秒数十万级eBPF perf event涌入，守护进程采用无锁环形缓冲区 + 批量轮询 + 并发消费者协程池架构。
数据同步机制
使用 github.com/cilium/ebpf/perf 库的 PerfReader，通过 ReadInto() 批量填充预分配 []byte 切片，避免频繁内存分配：
// 预分配 4MB 环形缓冲区（需对齐页边界）
reader, _ := perf.NewReader(bpfMap, 4*1024*1024)
events := make([]byte, 64*1024) // 单次读取最大容量
for {
n, err := reader.ReadInto(events) // 零拷贝读取到 events 底层内存
if err != nil { continue }
parseBatch(events[:n]) // 解析事件批次
}ReadInto 复用底层 mmap 映射内存，n 为实际就绪字节数；events 容量需 ≥ 单次 perf_event 最大尺寸（通常 ≤64KB），避免截断。
性能关键参数对比
| 参数 | 默认值 | 推荐值 | 效果 |
|---|---|---|---|
ringbuf pages |
8 | 128 | 提升单次 read() 吞吐 |
perf reader size |
1MB | 4MB | 减少系统调用频率 |
consumer goroutines |
1 | 4–8 | 充分利用 NUMA 节点 |
graph TD
A[eBPF perf buffer] -->|mmap| B(Go PerfReader)
B --> C{批量 ReadInto}
C --> D[预分配 byte slice]
D --> E[并发解析协程池]
E --> F[结构化事件通道]2.4 基于libbpf-go的零拷贝perf buffer事件采集优化
传统 perf event ring buffer 存在内核→用户空间多次内存拷贝开销。libbpf-go v1.0+ 提供 PerfBuffer 零拷贝接口，通过内存映射页（mmap）与无锁生产者-消费者协议实现高效事件传递。
零拷贝核心机制
- 内核写入固定环形缓冲区（per-CPU mmap 区）
- 用户态通过
mmap()映射同一物理页，直接读取struct perf_event_mmap_page - 使用
data_head/data_tail原子偏移实现无锁同步
初始化示例
pb, err := libbpf.NewPerfBuffer("events", func(c *libbpf.PerfBufferRecord) {
// 直接解析 c.RawSample（无额外 memcpy）
var event MyEvent
binary.Read(bytes.NewReader(c.RawSample), binary.LittleEndian, &event)
process(event)
})
if err != nil { panic(err) }
pb.Start()
NewPerfBuffer自动完成 mmap、页对齐校验及 poll 循环；c.RawSample指向 mmap 区内原始数据，规避了传统perf_event_read()的 copy-to-user 开销。
| 对比维度 | 传统 perf_read() | libbpf-go PerfBuffer |
|---|---|---|
| 内存拷贝次数 | 2 次（kernel→tmp→user） | 0 次（共享 mmap 页） |
| CPU 缓存污染 | 高 | 极低 |
| 最大吞吐量 | ~50K evt/s | >800K evt/s |
graph TD
A[内核 eBPF 程序] -->|write to ring| B[Perf Event Mmap Page]
B -->|mmap shared page| C[Go 用户态]
C -->|atomic load data_tail| D[批量消费 raw sample]2.5 车载场景下eBPF verifier兼容性适配与内核版本灰度策略
车载ECU对内核版本碎片化敏感，需在Linux 5.10（主流QNX/Linux混合域控基线）至6.1（新SoC预集成）间实现eBPF程序零修改部署。
verifier钩子动态注册机制
// 向verifier注入车载特化校验规则（如禁止访问/dev/mcu_ctrl）
static struct bpf_verifier_ops custom_verifier_ops = {
.is_valid_access = vehicle_is_valid_access, // 拦截非安全内存访问
.convert_ctx_access = vehicle_convert_ctx, // 重映射ctx字段为ASIL-B安全视图
};该补丁通过bpf_verifier_ops替换实现运行时策略注入，避免修改内核主干代码；vehicle_convert_ctx将原始struct __sk_buff中tc_index字段映射为ISO 26262定义的safety_domain_id语义。
内核灰度发布矩阵
| 内核版本 | eBPF JIT支持 | verifier扩展能力 | 推荐部署域 |
|---|---|---|---|
| 5.10 | ✅（x86_64） | ❌（需ko热插拔） | 信息娱乐域 |
| 5.15 | ✅（ARM64） | ✅（ops结构体可替换） | 仪表域 |
| 6.1 | ✅（全架构） | ✅（BTF-based hook） | ADAS域 |
灰度升级流程
graph TD
A[车载OTA触发] --> B{内核版本检测}
B -->|5.10| C[加载verifier-kmod]
B -->|≥5.15| D[启用builtin ops patch]
C --> E[验证eBPF字节码ASIL-B合规性]
D --> E
E --> F[注入安全上下文后加载]第三章：车载内核态追踪模块的关键能力构建
3.1 OTA升级关键路径（firmware load、partition write、reboot trigger）的精准hook点选取与验证
Hook点选取原则
需满足：可拦截性（非内联/编译期优化）、上下文完整性（含校验信息与目标分区标识）、时序唯一性（仅在OTA主流程中触发）。
关键Hook位置验证
| 阶段 | 推荐Hook函数/符号 | 触发条件 |
|---|---|---|
| firmware load | fw_load_from_storage() |
fw_header->magic == 0x4F544121 |
| partition write | mtd_write_oob() / blk_mq_submit_bio() |
bio->bi_opf & REQ_OP_WRITE && bio->bi_bdev->bd_disk->disk_name contains "ota" |
| reboot trigger | kernel_restart_prepare() |
in_ota_context == true（由前序阶段置位） |
// 示例：在 mtd_write_oob 中注入 hook 检查
int hooked_mtd_write_oob(struct mtd_info *mtd, loff_t to,
struct mtd_oob_ops *ops) {
if (is_ota_partition_write(mtd, to, ops)) { // 自定义判定逻辑
record_ota_write_event(mtd, to, ops->len); // 记录写入偏移与长度
validate_firmware_signature(ops->datbuf, ops->len); // 签名校验前置
}
return real_mtd_write_oob(mtd, to, ops); // 原函数调用
}该hook捕获所有OTA固件写入行为，is_ota_partition_write()依据分区名、写入地址范围及上下文标志三重判定，避免误触恢复分区或用户数据区。validate_firmware_signature()在写入前执行，确保恶意镜像无法落地。
graph TD
A[fw_load_from_storage] -->|成功加载| B[verify_signature]
B -->|通过| C[mtd_write_oob]
C -->|完成写入| D[kernel_restart_prepare]
D -->|clean shutdown| E[reboot into new firmware]3.2 实时阻塞检测与异常延迟归因：基于kprobe+tracepoint混合插桩的时序分析框架
传统单点插桩难以兼顾覆盖广度与开销精度。本框架融合 kprobe（动态、函数级）与 tracepoint（静态、事件级），构建低开销高保真的内核时序观测链。
混合插桩策略设计
tracepoint采集高频稳定事件（如sched:sched_wakeup,block:block_rq_issue）kprobe补充关键路径（如__schedule,io_schedule_timeout）以捕获无tracepoint的阻塞入口
时序关联核心逻辑
// 在kprobe handler中提取并关联调度上下文
struct task_struct *tsk = current;
u64 ts = bpf_ktime_get_ns();
bpf_map_update_elem(&sched_start, &tsk->pid, &ts, BPF_ANY);逻辑说明：以
pid为键记录进程进入调度器的精确时间戳；bpf_ktime_get_ns()提供纳秒级单调时钟，避免时钟漂移；&sched_start是预分配的BPF_MAP_TYPE_HASH，支持 O(1) 查找。
延迟归因维度
| 维度 | 数据源 | 典型延迟场景 |
|---|---|---|
| CPU争用 | sched:sched_switch |
runqueue等待 |
| I/O阻塞 | block:block_rq_complete |
NVMe队列深度饱和 |
| 锁竞争 | kprobe:mutex_lock + kretprobe:mutex_unlock |
内核态自旋/睡眠锁 |
graph TD
A[tracepoint: sched_wakeup] --> B{PID匹配?}
B -->|是| C[关联kprobe: __schedule入口]
B -->|否| D[丢弃非目标进程事件]
C --> E[计算wakeup→schedule延迟]
E --> F[聚合至per-PID延迟热力图]3.3 内存安全约束下的BPF辅助函数封装：车载环境受限内核API的安全调用封装
车载Linux内核通常禁用非安全BPF辅助函数（如bpf_probe_read），需通过白名单封装实现内存安全调用。
安全封装原则
- 所有指针访问必须经
bpf_probe_read_kernel()校验边界 - 输入参数经
bpf_check_mtu()预检长度合法性 - 返回值统一采用
__u64避免符号扩展风险
示例：安全读取CAN帧ID封装
static __always_inline __u32 safe_can_id_read(const struct sk_buff *skb) {
__u32 can_id = 0;
// 仅允许从skb->data偏移8字节处读取4字节CAN ID（符合CAN FD规范）
if (bpf_probe_read_kernel(&can_id, sizeof(can_id),
(void *)skb + offsetof(struct sk_buff, data) + 8) == 0) {
return can_id & CAN_EFF_MASK; // 屏蔽扩展位，防御越界数据污染
}
return 0;
}逻辑分析：该函数规避了直接解引用
skb->data的风险；offsetof确保结构体偏移计算在验证期完成；CAN_EFF_MASK强制裁剪为标准32位ID域，防止非法高位污染后续报文路由逻辑。
封装函数安全等级对照表
| 辅助函数 | 车载环境可用 | 内存校验方式 | 最大读长 |
|---|---|---|---|
bpf_probe_read |
❌ 禁用 | 无边界检查 | — |
bpf_probe_read_kernel |
✅ 白名单 | 静态偏移+长度校验 | 128B |
bpf_skb_load_bytes |
✅ 推荐 | skb线性区动态校验 | skb->len |
graph TD
A[用户态BPF程序] --> B{调用safe_can_id_read}
B --> C[内核 verifier 检查offsetof常量]
C --> D[运行时bpf_probe_read_kernel边界验证]
D --> E[返回裁剪后CAN ID]第四章：生产级落地实践与可观测性增强
4.1 小鹏XNGP车型实车部署中的eBPF模块热加载与回滚机制
为保障XNGP域控制器在OTA升级中网络策略零中断，小鹏自研了基于libbpf的eBPF模块热加载框架，支持毫秒级切换与原子回滚。
核心流程
- 加载前校验：签名验证 + BTF兼容性检查
- 双slot机制：
active/standbymap区隔离运行态与待命态 - 回滚触发：内核panic hook捕获eBPF verifier失败或perf event溢出
热加载关键代码片段
// load_and_attach.c（精简示意）
struct bpf_object *obj = bpf_object__open_file("xngp_netfilter.o", &opts);
bpf_object__load(obj); // 触发verifier，失败则跳过attach
bpf_program__attach(program); // 仅在verify成功后执行
bpf_object__load()执行全量校验（包括map大小、辅助函数白名单、循环限制），opts.log_level=2启用详细错误定位；bpf_program__attach()原子替换xdp_prog_map中对应入口，旧程序自动卸载。
回滚状态机（mermaid）
graph TD
A[加载新模块] --> B{Verifier通过？}
B -->|是| C[原子替换map]
B -->|否| D[恢复standby slot至active]
C --> E[启动健康探测]
E -->|失败| D| 阶段 | 耗时上限 | 触发条件 |
|---|---|---|
| 加载校验 | 8ms | BTF mismatch / sig fail |
| map切换 | attach syscall完成 | |
| 自动回滚 | ≤15ms | 探测包丢弃率 >95%×3s |
4.2 OTA升级指标体系构建：从原始trace事件到Prometheus指标的自动映射规则引擎
为实现OTA升级全链路可观测性，我们设计轻量级规则引擎，将Linux kernel tracepoint（如 ota_upgrade_start、ota_apply_success）动态转为Prometheus Counter 与 Gauge 指标。
核心映射规则定义
# rule.yaml 示例
- event: "ota_upgrade_start"
metric: "ota_upgrade_total"
type: "counter"
labels: ["device_id", "version_from", "version_to"]
filter: "version_to != 'dev'"该规则声明：捕获 ota_upgrade_start 事件后，自动递增 ota_upgrade_total{device_id="d123",version_from="v1.2",version_to="v1.3"}。filter 字段支持类Go模板语法，用于前置过滤无效升级流。
映射执行流程
graph TD
A[TraceFS Reader] --> B{Rule Engine}
B -->|匹配规则| C[Label Extractor]
C --> D[Prometheus Client SDK]
D --> E[metrics_endpoint]支持的内置标签提取器
| 提取器 | 输入字段 | 输出示例 |
|---|---|---|
hex_to_int |
duration_us |
125000 |
prefix_split |
package_name |
"com.example.app" → "com.example" |
- 规则热加载：通过 inotify 监控
rule.yaml变更，毫秒级生效； - 冲突检测：同名指标+不同类型（如 counter vs gauge）启动时抛出
ValidationError。
4.3 基于OpenTelemetry Collector的eBPF trace数据标准化接入与车载边缘侧采样策略
数据接入架构设计
OpenTelemetry Collector 通过 otlp 接收器统一接入 eBPF trace（如基于 bpftrace 或 libbpf 采集的 sched:sched_switch、syscalls:sys_enter_* 事件），经 transform 处理器注入语义化属性（service.name, host.id, vehicle.vin）。
车载边缘动态采样策略
processors:
tail_sampling:
policies:
- name: high-priority-trace
type: numeric_attribute
numeric_attribute: {key: "vehicle.criticality", min_value: 0.8}
- name: rate-limit-100-per-second
type: probabilistic
probabilistic: {sampling_percentage: 5.0} # 低带宽下保关键链路逻辑分析：
numeric_attribute策略依据车载 ECU 上报的实时故障等级（0–1）触发全量采样；probabilistic在非关键场景启用 5% 随机采样，兼顾可观测性与边缘带宽约束（典型车载以太网 ≤100 Mbps）。
标准化字段映射表
| eBPF 原始字段 | OTLP 属性键 | 说明 |
|---|---|---|
pid, comm |
process.pid, process.executable.name |
进程上下文标准化 |
kstack, ustack |
otel.span.kind = INTERNAL |
栈深度统一为 span 层级 |
vin_hex (env var) |
vehicle.vin |
车辆唯一标识注入 |
数据流拓扑
graph TD
A[eBPF Probe] -->|gRPC/OTLP| B(OTel Collector)
B --> C{Tail Sampling}
C -->|Critical VIN| D[Long-term Storage]
C -->|Non-critical| E[Edge Buffer → Cloud Sync]4.4 安全沙箱机制：eBPF程序签名验签、资源配额限制与车载TEE环境联动方案
车载场景对eBPF程序的可信执行提出严苛要求。安全沙箱需在内核态实现三重防护闭环。
签名验签流程
采用ECDSA-P256对eBPF字节码（bpf_object）哈希值签名，验签由内核bpf_prog_load()前钩子触发：
// kernel/bpf/verifier.c 中扩展的校验入口
if (bpf_prog_is_tee_signed(prog)) {
if (!tee_verify_signature(prog->sha256_digest,
prog->sig_buf,
prog->sig_len)) // TEE返回0表示验签失败
return -EACCES;
}sha256_digest为用户态预计算的程序指纹；sig_buf由车载TEE（如OP-TEE）生成并注入；验签失败直接阻断加载。
资源配额联动表
| 限制项 | 内核默认值 | TEE动态下发阈值 | 触发动作 |
|---|---|---|---|
| 指令数上限 | 1M | 500K | BPF_PROG_LOAD拒绝 |
| Map内存占用 | 128MB | 32MB | bpf_map_create失败 |
| 循环深度 | 25 | 10 | 验证器报错 |
TEE协同流程
graph TD
A[用户态：编译eBPF] --> B[TEE签名服务]
B --> C[内核bpf_prog_load]
C --> D{TEE验签接口调用}
D -->|成功| E[加载并设cgroup v2配额]
D -->|失败| F[返回-EACCES]第五章：开源模块说明与后续演进方向
核心开源模块选型与集成实践
本系统深度集成了三个关键开源组件：Apache Kafka（v3.7.0）作为实时事件总线，Prometheus（v2.47.2）+ Grafana（v10.2.1）构建可观测性栈，以及LangChain（v0.1.20）作为大模型编排框架。在金融风控场景中，Kafka 集群部署于 Kubernetes 1.28 环境，通过 Strimzi Operator 实现自动化运维；实测单 Topic 吞吐达 125,000 msg/s（消息大小 1.2KB），端到端 P99 延迟稳定在 47ms 以内。Prometheus 采用联邦架构，主集群每 15 秒抓取 32 个微服务的 /metrics 接口，指标总量达 186 万 series，Grafana 中预置 27 个业务语义看板（如“实时欺诈请求热力图”、“模型推理 SLA 衰减预警”）。
模块依赖关系与版本约束表
| 模块名称 | 当前版本 | 最小兼容版本 | 关键约束说明 |
|---|---|---|---|
| LangChain | 0.1.20 | 0.1.16 | 依赖 Pydantic v2.6+，不兼容 v1.x |
| LlamaIndex | 0.10.38 | 0.10.35 | 需与 LangChain v0.1.20 精确对齐 |
| Ollama | 0.1.42 | 0.1.38 | 仅支持 Linux ARM64 / AMD64 宿主机 |
模型服务化封装方案
所有大语言模型均通过 FastAPI 封装为 RESTful 服务，并嵌入 vLLM（v0.4.2）推理引擎。以 Qwen2-7B-Instruct 为例，Dockerfile 中强制指定 CUDA 12.1 + cuDNN 8.9.7，启动参数启用 PagedAttention 与连续批处理：
CMD ["python", "-m", "vllm.entrypoints.api_server", \
"--model", "Qwen/Qwen2-7B-Instruct", \
"--tensor-parallel-size", "2", \
"--enable-prefix-caching"]实测在 A100-80G × 2 节点上，吞吐量达 38 tokens/sec（输入 512 tokens，输出 128 tokens），显存占用稳定在 62.3GB。
社区贡献与定制化补丁
向 Kafka 社区提交 PR #12892（修复 SASL/SCRAM 在 TLS 1.3 下的握手超时问题），已合并至 3.7.1 版本；为 Prometheus 添加自定义 exporter（finops_exporter），采集 AWS Cost Explorer API 数据并暴露为 aws_cost_daily_total_usd 指标，日均采集 12.7 万条计费明细。
后续演进路线图
- 引入 WASM 运行时（WasmEdge）替代部分 Python UDF，目标降低风控规则引擎冷启动延迟 63%；
- 构建模型灰度发布通道：基于 Istio VirtualService 实现 5% 流量路由至新版 Qwen2-14B，自动比对响应一致性（BLEU ≥ 0.92 才全量切流）；
- 探索 Apache Flink CDC 与 Kafka 的原生集成，替代当前 Debezium + Kafka Connect 双层架构，预计减少数据链路延迟 210ms。
graph LR
A[用户请求] --> B{规则引擎<br>WASM模块}
B -->|匹配成功| C[调用Qwen2-7B]
B -->|匹配失败| D[触发Flink CDC<br>实时查库]
C --> E[生成风控建议]
D --> E
E --> F[写入Kafka topic<br>fraud_decision_v2]
F --> G[Prometheus消费<br>计算SLA]