如何设计一个通用的风控系统

架构师（JiaGouX）我们都是架构师！
架构未来，你来不来？

一、背景

1.为什么要做风控?

这不得拜产品大佬所赐

目前我们业务有使用到非常多的AI能力,如ocr识别、语音测评等,这些能力往往都比较费钱或者费资源,所以在产品层面也希望我们对用户的能力使用次数做一定的限制,因此风控是必须的!

2.为什么要自己写风控?

那么多开源的风控组件,为什么还要写呢?是不是想重复发明轮子呀.

要想回答这个问题,需要先解释下我们业务需要用到的风控(简称业务风控),与开源常见的风控(简称普通风控)有何区别:

风控类型	目的	对象	规则
业务风控	实现产品定义的一些限制,达到限制时,有具体的业务流程,如充值vip等	比较复杂多变的,例如针对用户进行风控,也能针对用户+年级进行风控	自然日、自然小时等
普通风控	保护服务或数据,拦截异常请求等	接口、部分可以加上简单参数	一般用得更多的是滑动窗口

因此,直接使用开源的普通风控,一般情况下是无法满足需求的

3.其它要求

支持实时调整限制：

很多限制值在首次设置的时候,基本上都是拍定的一个值,后续需要调整的可能性是比较大的,因此可调整并实时生效是必须的。

二、思路

要实现一个简单的业务风控组件,要做什么工作呢?

1.风控规则的实现

a.需要实现的规则:

自然日计数
自然小时计数
自然日+自然小时计数

自然日+自然小时计数这里并不能单纯地串联两个判断,因为如果自然日的判定通过,而自然小时的判定不通过的时候,需要回退,自然日跟自然小时都不能计入本次调用!

b.计数方式的选择:

目前能想到的会有:

mysql+db事务 ：持久化、记录可溯源、实现起来比较麻烦,稍微“重”了一点
redis+lua ： 实现简单,redis的可执行lua脚本的特性也能满足对“事务”的要求
mysql/redis+分布式事务：需要上锁,实现复杂,能做到比较精确的计数,也就是真正等到代码块执行成功之后,再去操作计数

目前没有很精确技术的要求,代价太大,也没有持久化的需求,因此选用redis+lua即可

2.调用方式的实现

a.常见的做法

先定义一个通用的入口

//简化版代码
@Componentclass DetectManager {    fun matchExceptionally(eventId: String, content: String){        //调用规则匹配        val rt = ruleService.match(eventId,content)        if (!rt) {            throw BaseException(ErrorCode.OPERATION_TOO_FREQUENT)        }    }}

在service中调用该方法

//简化版代码
@Serviceclass OcrServiceImpl : OcrService {
    @Autowired    private lateinit var detectManager: DetectManager
    /**     * 提交ocr任务     * 需要根据用户id来做次数限制     */    override fun submitOcrTask(userId: String, imageUrl: String): String {       detectManager.matchExceptionally("ocr", userId)       //do ocr    }
}

有没有更优雅一点的方法呢? 用注解可能会更好一点(也比较有争议其实,这边先支持实现)

由于传入的 content 是跟业务关联的,所以需要通过Spel来将参数构成对应的content

三、具体实现

1.风控计数规则实现

a.自然日/自然小时

自然日/自然小时可以共用一套lua脚本,因为它们只有key不同,脚本如下:

//lua脚本local currentValue = redis.call('get', KEYS[1]);if currentValue ~= false then    if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then        return redis.call('INCR', KEYS[1]);    else        return tonumber(currentValue) + 1;    end;else   redis.call('set', KEYS[1], 1, 'px', ARGV[2]);   return 1;end;

其中KEYS[1]是日/小时关联的key,ARGV[1]是上限值,ARGV[2]是过期时间,返回值则是当前计数值+1后的结果,(如果已经达到上限,则实际上不会计数)

b.自然日+自然小时

如前文提到的,两个的结合实际上并不是单纯的拼凑,需要处理回退逻辑

//lua脚本local dayValue = 0;local hourValue = 0;local dayPass = true;local hourPass = true;local dayCurrentValue = redis.call('get', KEYS[1]);if dayCurrentValue ~= false then    if tonumber(dayCurrentValue) < tonumber(ARGV[1]) then        dayValue = redis.call('INCR', KEYS[1]);    else        dayPass = false;        dayValue = tonumber(dayCurrentValue) + 1;    end;else   redis.call('set', KEYS[1], 1, 'px', ARGV[3]);   dayValue = 1;end;
local hourCurrentValue = redis.call('get', KEYS[2]);if hourCurrentValue ~= false then    if tonumber(hourCurrentValue) < tonumber(ARGV[2]) then        hourValue = redis.call('INCR', KEYS[2]);    else        hourPass = false;        hourValue = tonumber(hourCurrentValue) + 1;    end;else   redis.call('set', KEYS[2], 1, 'px', ARGV[4]);   hourValue = 1;end;
if (not dayPass) and hourPass then    hourValue = redis.call('DECR', KEYS[2]);end;
if dayPass and (not hourPass) then    dayValue = redis.call('DECR', KEYS[1]);end;
local pair = {};pair[1] = dayValue;pair[2] = hourValue;return pair;

其中KEYS[1]是天关联生成的key,KEYS[2]是小时关联生成的key,ARGV[1]是天的上限值,ARGV[2]是小时的上限值,ARGV[3]是天的过期时间,ARGV[4]是小时的过期时间,返回值同上

这里给的是比较粗糙的写法,主要需要表达的就是,进行两个条件判断时,有其中一个不满足,另一个都需要进行回退.

2.注解的实现

a.定义一个`@Detect`注解

@Retention(AnnotationRetention.RUNTIME)@Target(AnnotationTarget.FUNCTION, AnnotationTarget.CLASS)annotation class Detect(
    /**     * 事件id     */    val eventId: String = "",
    /**     * content的表达式     */    val contentSpel: String = ""
)

其中content是需要经过表达式解析出来的,所以接受的是个String

b.定义`@Detect`注解的处理类

@Aspect@Componentclass DetectHandler {
    private val logger = LoggerFactory.getLogger(javaClass)
    @Autowired    private lateinit var detectManager: DetectManager
    @Resource(name = "detectSpelExpressionParser")    private lateinit var spelExpressionParser: SpelExpressionParser
    @Bean(name = ["detectSpelExpressionParser"])    fun detectSpelExpressionParser(): SpelExpressionParser {        return SpelExpressionParser()    }
    @Around(value = "@annotation(detect)")    fun operatorAnnotation(joinPoint: ProceedingJoinPoint, detect: Detect): Any? {        if (detect.eventId.isBlank() || detect.contentSpel.isBlank()){            throw illegalArgumentExp("@Detect config is not available!")        }        //转换表达式        val expression = spelExpressionParser.parseExpression(detect.contentSpel)        val argMap = joinPoint.args.mapIndexed { index, any ->            "arg${index+1}" to any        }.toMap()        //构建上下文        val context = StandardEvaluationContext().apply {            if (argMap.isNotEmpty()) this.setVariables(argMap)        }        //拿到结果        val content = expression.getValue(context)
        detectManager.matchExceptionally(detect.eventId, content)        return joinPoint.proceed()    }}

需要将参数放入到上下文中,并起名为arg1、arg2....

四、测试一下

1.写法

使用注解之后的写法:

//简化版代码
@Serviceclass OcrServiceImpl : OcrService {
    @Autowired    private lateinit var detectManager: DetectManager
    /**     * 提交ocr任务     * 需要根据用户id来做次数限制     */    @Detect(eventId = "ocr", contentSpel = "#arg1")    override fun submitOcrTask(userId: String, imageUrl: String): String {       //do ocr    }
}

2.Debug看看

注解值获取成功
表达式解析成功

如喜欢本文，请点击右上角，把文章分享到朋友圈
如有想了解学习的技术点，请留言给若飞安排分享

因公众号更改推送规则，请点“在看”并加“星标”第一时间获取精彩技术分享

·END·

相关阅读：

作者：wingli

来源：juejin.cn/post/7182774381448282172

版权申明：内容来源网络，仅供学习研究，版权归原创者所有。如有侵权烦请告知，我们会立即删除并表示歉意。谢谢!

架构师

我们都是架构师！

关注架构师(JiaGouX)，添加“星标”

获取每天技术干货，一起成为牛逼架构师

技术群请加若飞：1321113940 进架构师群

投稿、合作、版权等邮箱：admin@137x.com