这篇文章主要讲解了“怎么使用Java编写一个简单的风控组件”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么使用Java编写一个简单的风控组件”吧!
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!
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
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
要实现一个简单的业务风控组件,要做什么工作呢?
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
a.常见的做法
先定义一个通用的入口
//简化版代码 @Component class 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 @Service class 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
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.
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 @Component class 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
....
使用注解之后的写法:
//简化版代码 @Service class 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 } }
感谢各位的阅读,以上就是“怎么使用Java编写一个简单的风控组件”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么使用Java编写一个简单的风控组件这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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