风控系统就该这么设计! 精彩看点

来源:架构师社区时间:2023-06-17 10:01:15
文章来源:https://juejin.cn/post/7182774381448282172目录一、背景 二、思路 三、具体实现 四、测试一下

一、背景

1.为什么要做风控?

这不得拜产品大佬所赐


(资料图片仅供参考)

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:

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@ComponentclassDetectManager{funmatchExceptionally(eventId:String,content:String){//调用规则匹配valrt=ruleService.match(eventId,content)if(!rt){throwBaseException(ErrorCode.OPERATION_TOO_FREQUENT)}}}

在service中调用该方法

//简化版代码@ServiceclassOcrServiceImpl:OcrService{@AutowiredprivatelateinitvardetectManager:DetectManager/***提交ocr任务*需要根据用户id来做次数限制*/overridefunsubmitOcrTask(userId:String,imageUrl:String):String{detectManager.matchExceptionally(\"ocr\",userId)//doocr}}

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conten

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localcurrentValue=redis.call("get",KEYS[1]);ifcurrentValue~=falsetheniftonumber(currentValue)

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localdayValue=0;localhourValue=0;localdayPass=true;localhourPass=true;localdayCurrentValue=redis.call("get",KEYS[1]);ifdayCurrentValue~=falsetheniftonumber(dayCurrentValue)

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)annotationclassDetect(/***事件id*/valeventId:String=\"\",/***content的表达式*/valcontentSpel: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@ComponentclassDetectHandler{privatevallogger=LoggerFactory.getLogger(javaClass)@AutowiredprivatelateinitvardetectManager:DetectManager@Resource(name=\"detectSpelExpressionParser\")privatelateinitvarspelExpressionParser:SpelExpressionParser@Bean(name=[\"detectSpelExpressionParser\"])fundetectSpelExpressionParser():SpelExpressionParser{returnSpelExpressionParser()}@Around(value=\"@annotation(detect)\")funoperatorAnnotation(joinPoint:ProceedingJoinPoint,detect:Detect):Any?{if(detect.eventId.isBlank()||detect.contentSpel.isBlank()){throwillegalArgumentExp(\"@Detectconfigisnotavailable!\")}//转换表达式valexpression=spelExpressionParser.parseExpression(detect.contentSpel)valargMap=joinPoint.args.mapIndexed{index,any->\"arg${index+1}\"toany}.toMap()//构建上下文valcontext=StandardEvaluationContext().apply{if(argMap.isNotEmpty())this.setVariables(argMap)}//拿到结果valcontent=expression.getValue(context)detectManager.matchExceptionally(detect.eventId,content)returnjoinPoint.proceed()}}

需要将参数放入到上下文中,并起名为arg1arg2....

四、测试一下

1.写法

使用注解之后的写法:

//简化版代码@ServiceclassOcrServiceImpl:OcrService{@AutowiredprivatelateinitvardetectManager:DetectManager/***提交ocr任务*需要根据用户id来做次数限制*/@Detect(eventId=\"ocr\",contentSpel=\"#arg1\")overridefunsubmitOcrTask(userId:String,imageUrl:String):String{//doocr}}

2.Debug看看

注解值获取成功 表达式解析成功
						

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