从0到1：饿了么风控计数服务是如何炼成的

引言

2017年4月份从饿了么正式进入多活领域开始，也预示着饿了么业务开始迈入下半场，此时风控团队面临着严峻的挑战，风控需要在事前、事中、事后进行全方位的防御.

而计数器的业务几乎贯穿了整个风控的需求，规则根据计数器拦截用户风险动作，运营系统需要根据计数器分析出商家、用户的刷单行为。首先，各个系统充斥着大量重复相同的计数器代码，其次开发团队对于这样重复劳动除了感觉疲惫，还有点缺乏技术含量，最后这样的开发成本与模式，并不能快速满足风控业务的需求，此时一个通用的计数器服务迫在眉睫。

案例

首先回顾一下风控使用计数器的一个场景，让大家了解计数器在风控的作用。

限制用户下单数

假设每天用户在饿了么最多下10单，那么用户在下第11单的时候将会被风控拒掉，此场景的校验流程如下：

主要由三个部分组成：

计数器模型参数：计数器构成的三个要素分别是主体，客体，函数。

计数器逻辑执行器：主要用来执行计数器模型中函数部分，例如count、sum、max等。

结果：计数器逻辑执行的结果。

faraday系统设计

鉴于上面所说的计数器模型，我们开发了faraday服务，新计数器主要分为计数器视图中心和faraday soa 服务，具体如下图所示：

计数器类型

风控主要使用的计数器类型是count、sum、max、min、top，为了应对每天的订单，风控使用redis进行计数服务，主要是看中了redis不错的单机性能。

count和sum可以使用redis的incr 就可以办到。对于top类型的计数器，可以使用redis的sorted set，利用sorted set的score进行排序。

计数器中的max和min，计算的是最大值和最小值，最大值和最小值在高并发存储的时候会有一个问题，就以max为例讲解，如图：

时间窗口设计

计数器设计中有一大难点是时间窗口的设计。当初想到的方案有2种：

第一种是每隔xx时间，例如：每隔1天，每隔3小时，每隔5分钟。如果计数器选择的类型是每隔1小时，就将一天划分成24个1小时；如果是每隔2小时，就将一天划分成12个2小时；这种时间划分有一个缺点，如果是每隔5小时这种的，是没有办法整除的。所以这种时间窗口方案被我们抛弃了。

第二种是最近xx时间，例如：最近1天，最近3小时，最近5分钟。我们还是以最近xx小时举例，不管我们设置的是最近3小时，还是最近5小时，我们在redis中都是以小时账的形式进行存储，获取的时候，只要将前几小时的小时账进行合并就可以了，那么同理如果是天，就是日账，月就是月账。如图所示：

调用faraday服务

调用方只需要配置几行代码就可以完成计数器服务调用，伪代码如下：

新计数器的优势

最后新计数器的优势也很明显，主要体现在以下几点。

第一：避免重复劳动

将分离在各个系统的计数器逻辑，抽象成一个服务，避免了重复劳动，调用方系统不需要关心计数器逻辑的实现细节，而key的生成规则对调用方系统是透明的，调用方只需要传几个参数就可以获取和设置计数器的值。

第二：快速满足风控业务需求

新计数器可以在后台系统动态配置，计数器的特性可以在线动态修改和生效，避免了每次更改都要走上线流程的繁琐步骤。

第三：对计数器有更强的把控能力

新技术器是一个服务，一个系统，让专业的系统去做专业的事情，更有利于职责分离，当计数器出现问题的时候，更有利于排查问题，而不是像之前那样去check各个系统。

实录：《伍正云：饿了么风控计数服务实战解析》

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