# 风控引擎

**Repository Path**: fireworkstudio/risk-control

## Basic Information

- **Project Name**: 风控引擎
- **Description**: 风控，反欺诈引擎，模仿radar，vue+springboot
- **Primary Language**: Java
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 28
- **Created**: 2022-01-08
- **Last Updated**: 2022-01-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 风控引擎

#### 技术栈
vue + SpringBoot + spring security + mybatis-plus + knife4j + MongoDB + Redis 

## 注意==》这是个半成品

#### 介绍
    模仿开源项目 radar，链接：https://gitee.com/freshday/radar
做这个项目的初衷是因为我当时在公司正好做风控系统这块的调研，开源的风控项目就radar内容比较全比较容易改，当时只是做了个demo，后来离职了，留着也是浪费，索性做的完善点给有需要的人吧，也算对自己技术的一个总结，radar前端要收费所以我用vue写了个一模一样的界面，如下图。

![系统模块](./web-ui/src/assets/img/Image%201.png) 

#### 建议
  要做一个风控或反欺诈引擎，一般要解决两个问题，一是如何编写规则，二是如何让规则生效，
  编写规则一般都是给个页面让你点点点然后生成规则脚本，然后由脚本引擎如Groovy或开源框架Drools等执行验证数据是否符合规则，
  如果你是按照这个路线走，那么接下来只要选择高效率且支持各种聚合查询的组件即可，这是最省事的选择。
  radar选择的就是这种模式，将页面的规则转换成Groovy脚本（其实就是一个很长的if（.....）在生效），然后MongoDB各种花式聚合查询， 
  所以整个项目的性能大部分取决于MongoDB的性能。es在他那只是查询中标的规则而已，毕竟es写入太慢了。
  
  如果你对时间延迟要求很高，且数据量很庞大的话，这个架构是行不通的。看博文这种类型的需求要用Flink的架构，但是并没有看到现成的开源项目。