携程风控系统课件.ppt

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1、携程风控系统摘要a)案例简述c)遇到的问题d)最终的结果e)未来展望携程风控系统简介外卡拒付损失率在千分之一以下，国内支付损失率在更低的水平保持了非常高的交易成功率根据一家非常著名的风控服务提供商的数据，行业平均水平在百分之一左右案例简述现有风控系统已经成了公司业务发展的阻力。当携程订单量超过5笔/s，就会出现瓶颈，影响订单的处理，进而导致用户购物体验的下降由于历史的原因，系统和业务订单系统的耦合度太高架构不合理，系统无法横向扩展，满足不了订单增长的要求怎么做到的业务和数据分离业务梳理，分类，纵向切分职责切分，责任单一实践1.1赢得改造时间由于系统已达瓶颈，开发人员为解

2、决频繁的生产问题疲于奔命措施：分析线上的瓶颈点针对数据库进行调优把部分负载大的SQL转换成逻辑把稳定的数据(如:黑名单)移至缓存，降低数据库的计算量结果：数据库服务器的性能提升的6-7倍解放了开发人员，团队有余力进行改造实践1.2制定改造策略放弃原有系统的改造，构建全新系统系统陈旧，修改成本太高如何保证新系统和原有系统一致?新系统和旧系统如何渐进的从旧系统过渡到新系统旧系统数据转换到新系统新旧系统同时处理，对比结果新系统结果稳定后再废弃旧系统实践1.3系统切分根据风控系统所处的位置，为风控系统重新定位，减少与周边系统的交互根据风控系统的内在规律，对系统内部进行切分，使各

3、部分职责尽量单一实践1.4对数据处理的优化问题风控数据目前主要依赖于订单对订单的数据的在校验的时候即时读取，计算量大，导致性能低下原始数据量太大，只能保持用户最近的行为数据解决方案对各数据源的数据，基于风控的要求做规格化，提前计算好。这样在计算结果时，只需要把所需要的数据简单的汇总就可以达到要求，进而满足快速响应的要求用户访问数据缓存在应用系统中，减少对DB的读写实践1.5数据规格化的困难问题大量的distinctcount的计算同一用户,一天内，不同IP>=xx同一IP,一天内,不同用户数>=xx最新行为数据如何快速的反应在缓存中解决方案采用Bitmap来预处理dis

4、tinctcount问题Selectcount(*)from…whereip=‘’anduid=‘’and24hcount>0b)采用Cacheserver，在用户登入时预加载，在注销时销毁，确保cache的命中率UIDIP24hcount7DaysCount43128765123412.23.34.4500010001010010101001未来规划目前风控的数据源还比较局限，未来会把用户的非购买行为也纳入指标现在的风控只在最后关头挡住用户的购买，导致数据计算量太大，未来会把这些计算分布在用户的购买行为链上，更早的发现问题用户引入CEP的处理方法，合理的布局规则处理案

5、例ROI分析新的风控系统在经过3个月左右的开发后，已经发布到生产环境上，目前运行正常。每笔订单的处理时间，由原先的分钟级，降低到了100ms以内。并发有原来的5笔/s，提升到超过100笔/s，并且可以横向扩展在系统切分后，和各业务线的跨团队沟通也下降了很多案例启示系统的边界要清晰谋定而后动，为你的变革做好铺垫利用好数据，不要重复计算谢谢！