Flink_企业级风控平台架构建设_01

概要

        实时风控解决方案
        总体架构介绍
        第一版需求实现

1. 风控背景

      互联网场景中，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。
      这要求风控系统一定要有实时性。我们将实时风控架构作为重点讲解。

2. 总体架构

       风控是业务场景的产物，风控系统直接服务于业务系统，与之相关的还有惩罚系统和分析系统，各系统关系与角色如下：

 

风控系统有规则和模型两种技术路线，规则的优点是简单直观、可解释性强、灵活，所以长期活跃在风控系统之中，但缺点是容易被攻破，一但被黑产猜中就会失效，于是在实际的风控系统中，往往需要再结合上基于模型的风控环节来增加健壮性。

• 规则就是针对事物的条件判断，我们针对注册、登陆、交易、活动分别假设几条规则，比如：

  • 用户名与身份证姓名不一致；

  • 某 IP 最近 1 小时注册账号数超过 10 个；

  • 某账号最近 3 分钟登陆次数大于 5 次；

  • 某账号群体最近 1 小时购买优惠商品超过 100 件；

  • 某账号最近 3 分钟领券超过 3 张；

• 规则可以组合成规则组

  • 事实：即被判断的主体和属性，如上面规则的账号及登陆次数、IP 和注册次数等；

  • 条件：判断的逻辑，如某事实的某属性大于某个指标；

  • 指标阈值：判断的依据，比如登陆次数的临界阈值，注册账号数的临界阈值等；

  • 规则可由运营专家凭经验填写，也可由数据分析师根据历史数据发掘，但因为规则在与黑产的攻防之中会被猜中导致失效，所以无一例外都需要动态调整。

• 基于上边的讨论，我们设计一个风控系统方案如下：

• 该系统有三条数据流向：

  • 实时风控数据流：由红线标识，同步调用，为风控调用的核心链路

  • 准实时指标数据流：由蓝线标识，异步写入，为实时风控部分准备指标数据

  • 准实时/离线分析数据流：由绿线标识，异步写入，为风控系统的表现分析提供数据

实时风控

        实时风控是整个系统的核心，被业务系统同步调用，完成对应的风控判断。
        前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整，所以我们会把风控判断部分与规则管理部分拆开。规则管理后台为运营服务，由运营人员去进行相关操作：
        场景管理：决定某个场景是否实施风控，比如活动场景，在活动结束后可以关闭该场景；
        黑白名单：人工/程序找到系统的黑白名单，直接过滤
        规则管理：管理规则，包括增删或修改，比如登陆新增 IP 地址判断，比如下单新增频率校验等；
        阈值管理：管理指标的阈值，比如规则为某 IP 最近 1 小时注册账号数不能超过 10 个，那 1 和 10 都属于阈值；
        基于管理后台，那规则判断部分的逻辑也就十分清晰了，分别包括前置过滤、事实数据准备、规则判断三个环节。

• 前置过滤

  • 业务系统在特定事件（如注册、登陆、下单、参加活动等）被触发后同步调用风控系统，附带相关上下文，比如 IP 地址，事件标识等，规则判断部分会根据管理后台的配置决定是否进行判断，如果是，接着进行黑白名单过滤，都通过后进入下一个环节。

• 实时数据准备

  • 在进行判断之前，系统必须要准备一些事实数据，比如：

    • 注册场景，假如规则为单一 IP 最近 1 小时注册账号数不超过 10 个，那系统需要根据 IP 地址去 Redis/Hbase 找到该 IP 最近 1 小时注册账号的数目，比如 15；

    • 登陆场景，假如规则为单一账号最近 3 分钟登陆次数不超过 5 次，那系统需要根据账号去 Redis/Hbase 找到该账号最近 3 分钟登陆的次数，比如 8；

规则判断

        在得到事实数据之后，系统会根据规则和阈值进行判断，然后返回结果，整个过程便结束了。
        整个过程逻辑上是清晰的，我们常说的规则引擎主要在这部分起作用，一般来说这个过程有两种实现方式：
        借助成熟的规则引擎，比如 Drools，Drools 和 Java 环境结合的非常好，本身也非常完善，支持很多特性。
        基于 Groovy 等动态语言完成
        这两种方案都支持规则的动态更新

• 准实时数据流

  • 这部分属于后台逻辑，为风控系统服务，准备事实数据。

  • 把数据准备与逻辑判断拆分，是出于系统的性能/可扩展性的角度考虑的。前边提到，做规则判断需要事实的相关指标，比如最近一小时登陆次数，最近一小时注册账号数等等，这些指标通常有一段时间跨度，是某种状态或聚合，很难在实时风控过程中根据原始数据进行计算，因为风控的规则引擎往往是无状态的，不会记录前面的结果。

  • 同时，这部分原始数据量很大，因为用户活动的原始数据都要传过来进行计算，所以这部分往往由一个流式大数据系统来完成。

  • 业务系统把埋点数据发送到 Kafka；

    • Flink 订阅 Kafka，完成原子粒度的聚合；

  • Flink 仅完成原子粒度的聚合是和规则的动态变更逻辑相关的。举例来说，在注册场景中，运营同学会根据效果一会要判断某 IP 最近 1 小时的注册账号数，一会要判断最近 3 小时的注册账号数，一会又要判断最近 5 小时的注册账号数……也就是说这个最近 N 小时的 N 是动态调整的。那 Flink 在计算时只应该计算 1 小时的账号数，在判断过程中根据规则来读取最近 3 个 1 小时还是 5 个 1 小时，然后聚合后进行判断。因为在 Flink 的运行机制中，作业提交后会持续运行，如果调整逻辑需要停止作业，修改代码，然后重启，相当麻烦；同时因为 Flink 中间状态的问题，重启还面临着中间状态能否复用的问题。所以假如直接由 Flink 完成 N 小时的聚合的话，每次 N 的变动都需要重复上面的操作，有时还需要追数据，非常繁琐。

    • Flink 把汇总的指标结果写入 Redis 或 Hbase，供实时风控系统查询。两者问题都不大，根据场景选择即可。

    • 通过把数据计算和逻辑判断拆分开来并引入 Flink，我们的风控系统可以应对极大的用户规模。

分析系统
       前面的东西静态来看是一个完整的风控系统，但动态来看就有缺失了，这种缺失不体现在功能性上，而是体现在演进上。即如果从动态的角度来看一个风控系统的话，我们至少还需要两部分，一是衡量系统的整体效果，一是为系统提供规则/逻辑升级的依据。
       在衡量整体效果方面，我们需要：
            判断规则是否失效，比如拦截率的突然降低；
            判断规则是否多余，比如某规则从来没拦截过任何事件；
            判断规则是否有漏洞，比如在举办某个促销活动或发放代金券后，福利被领完了，但没有达到预期效果；
       在为系统提供规则/逻辑升级依据方面，我们需要：
            发现全局规则：比如某人在电子产品的花费突然增长了 100 倍，单独来看是有问题的，但整体来看，可能很多人都出现了这个现象，原来是苹果发新品了。
           识别某种行为的组合：单次行为是正常的，但组合是异常的，比如用户买菜刀是正常的，买车票是正常的，买绳子也是正常的，去加油站加油也是正常的，但短时间内同时做这些事情就不是正常的。
            群体识别：比如通过图分析技术，发现某个群体，然后给给这个群体的所有账号都打上群体标签，防止出现那种每个账号表现都正常，但整个群体却在集中薅羊毛的情况。
            这便是分析系统的角色定位，在他的工作中有部分是确定性的，也有部分是探索性的，为了完成这种工作，该系统需要尽可能多的数据支持，如：
            业务系统的数据，业务的埋点数据，记录详细的用户、交易或活动数据；
            风控拦截数据，风控系统的埋点数据，比如某个用户在具有某些特征的状态下因为某条规则而被拦截，这条拦截本身就是一个事件数据；
            这是一个典型的大数据分析场景，架构也比较灵活

      相对来说这个系统是最开放的，既有固定的指标分析，也可以使用机器学习/数据分析技术发现更多新的规则或模式。 

3.第一版需求开发

数据源介绍：

包名：com.star.engine.pojo

日志实体类

package com.star.engine.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.ToString;
import java.util.Map;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
public class ClientLog {

    private String userNo;  // 用户ID
    private String userName;  // 用户名
    private String appId;  // app的编号
    private String appVersion; // APP的版本
    private String addr;  // 地址
    private String carrier; // 运营商
    private String imei; // 设备编号
    private String deviceType; // 设备类型
    private String ip;  // 客户端IP
    private String netType; // 网络类型：WIFI,4G,5G
    private String osName; // 操作系统类型
    private String osVersion;  // 操作系统版本
    private String sessionId; // 会话ID
    private String detailTime; // 创建详细时间
    private String eventId; // 事件编号
    private String eventType;  // 事件类型
    private String createTime;  // 创建时间
    private String gps; // 经纬度信息
    private Map properties; // 事件详细属性
}

• 工具类介绍

包名：com.star.engine.utils;

Constants 常量类

package com.star.engine.utils;

/**
 * 常量信息
 */
public class Constants {
    //topic
    public static String CLIENT_LOG = "client_log";
    public static String HBASE_TABLE = "events_db:users";
    public static String BROKERS = "star01:9092,star02:9092,star03:9092";
    public static Integer REDIS_PORT = 6379;
    public static String HOST = "star01";
    public static String REDIS_ADDR = "star01";
    public static String ZOOKEEPER_PORT = "2181";

    public static String RULE_TYPE_LOGIN = "login";
}

FlinkKafkaUtils FlinkKafka工具类

package com.star.engine.utils;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;


public class FlinkKafkaUtils {

    public static Properties getProducerProperties(String brokers) {
        Properties properties = getCommonProperties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", brokers);
        properties.setProperty("metadata.broker.list", brokers);
        properties.setProperty("zookeeper.connect", Constants.HOST+":"+Constants.ZOOKEEPER_PORT);
        return properties;
    }

    public static Properties getCommonProperties() {
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("linger.ms", "100");
        properties.setProperty("retries", "100");
        properties.setProperty("retry.backoff.ms", "200");
        properties.setProperty("buffer.memory", "524288");
        properties.setProperty("batch.size", "100");
        properties.setProperty("max.request.size", "524288");
        properties.setProperty("compression.type", "snappy");
        properties.setProperty("request.timeout.ms", "180000");
        properties.setProperty("max.block.ms", "180000");
        return properties;
    }

    public static FlinkKafkaConsumer getKafkaEventSource(){
        Properties props = getProducerProperties(Constants.BROKERS);
        props.setProperty("auto.offset.reset", "latest");
        //指定Topic
        FlinkKafkaConsumer source = new FlinkKafkaConsumer<>(Constants.CLIENT_LOG, new SimpleStringSchema(), props);
        return source;
    }


    public static FlinkKafkaConsumer getKafkaRuleSource() {
        Properties props = getProducerProperties(Constants.BROKERS);
        props.setProperty("auto.offset.reset", "latest");
        FlinkKafkaConsumer source = new FlinkKafkaConsumer<>("yinew_drl_rule", new SimpleStringSchema(), props);
        return source;
    }
}

HBaseUtils Hbase工具类

package com.star.engine.utils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class HBaseUtils {

    private static Connection connection;
    private static Configuration configuration;

    static {
        configuration = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", Constants.ZOOKEEPER_PORT);
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", Constants.HOST);
        try {
            connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static HTable initHbaseClient(String tableName) {
        try {
            return new HTable(configuration, tableName);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 创建 HBase 表
     * @param tableName      表名
     * @param columnFamilies 列族的数组
     */
    public static boolean createTable(String tableName, List columnFamilies) {
        try {
            HBaseAdmin admin = (HBaseAdmin) connection.getAdmin();
            if (admin.tableExists(tableName)) {
                return false;
            }
            HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));
            columnFamilies.forEach(columnFamily -> {
                HColumnDescriptor columnDescriptor = new HColumnDescriptor(columnFamily);
                columnDescriptor.setMaxVersions(2);
                tableDescriptor.addFamily(columnDescriptor);
            });
            admin.createTable(tableDescriptor);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return true;
    }


    /**
     * 删除 hBase 表
     * @param tableName 表名
     */
    public static boolean deleteTable(String tableName) {
        try {
            HBaseAdmin admin = (HBaseAdmin) connection.getAdmin();
            // 删除表前需要先禁用表
            admin.disableTable(tableName);
            admin.deleteTable(tableName);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return true;
    }

    /**
     * 插入数据
     *
     * @param tableName        表名
     * @param rowKey           唯一标识
     * @param columnFamilyName 列族名
     * @param qualifier        列标识
     * @param value            数据
     */
    public static boolean putRow(String tableName, String rowKey, String columnFamilyName, String qualifier,
                                 String value) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
            put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamilyName), Bytes.toBytes(qualifier), Bytes.toBytes(value));
            table.put(put);
            table.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return true;
    }


    /**
     * 根据 rowKey 获取指定行的数据
     *
     * @param tableName 表名
     * @param rowKey    唯一标识
     */
    public static Result getRow(String tableName, String rowKey) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
            return table.get(get);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }


    /**
     * 获取指定行指定列 (cell) 的最新版本的数据
     *
     * @param tableName    表名
     * @param rowKey       唯一标识
     * @param columnFamily 列族
     * @param qualifier    列标识
     */
    public static String getCell(String tableName, String rowKey, String columnFamily, String qualifier) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
            if (!get.isCheckExistenceOnly()) {
                get.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier));
                Result result = table.get(get);
                byte[] resultValue = result.getValue(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier));
                return Bytes.toString(resultValue);
            } else {
                return null;
            }

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }


    /**
     * 检索全表
     *
     * @param tableName 表名
     */
    public static ResultScanner getScanner(String tableName) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Scan scan = new Scan();
            return table.getScanner(scan);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }


    /**
     * 检索表中指定数据
     *
     * @param tableName  表名
     * @param filterList 过滤器
     */

    public static ResultScanner getScanner(String tableName, FilterList filterList) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Scan scan = new Scan();
            scan.setFilter(filterList);
            return table.getScanner(scan);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 检索表中指定数据
     *
     * @param tableName   表名
     * @param startRowKey 起始 RowKey
     * @param endRowKey   终止 RowKey
     * @param filterList  过滤器
     */

    public static ResultScanner getScanner(String tableName, String startRowKey, String endRowKey,
                                           FilterList filterList) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Scan scan = new Scan();
            scan.setStartRow(Bytes.toBytes(startRowKey));
            scan.setStopRow(Bytes.toBytes(endRowKey));
            scan.setFilter(filterList);
            return table.getScanner(scan);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 删除指定行记录
     *
     * @param tableName 表名
     * @param rowKey    唯一标识
     */
    public static boolean deleteRow(String tableName, String rowKey) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
            table.delete(delete);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return true;
    }


    /**
     * 删除指定行的指定列
     *
     * @param tableName  表名
     * @param rowKey     唯一标识
     * @param familyName 列族
     * @param qualifier  列标识
     */
    public static boolean deleteColumn(String tableName, String rowKey, String familyName,
                                       String qualifier) {
        try {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
            Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
            delete.addColumn(Bytes.toBytes(familyName), Bytes.toBytes(qualifier));
            table.delete(delete);
            table.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return true;
    }
}

KafkaProducerUtils Kafka生产者工具类

package com.star.engine.utils;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import java.util.Properties;

public class KafkaProducerUtils {

    static Producer producer;

    public static void init() {
        Properties props = new Properties();
        //此处配置的是kafka的端口
        props.put("metadata.broker.list", Constants.BROKERS);
        props.put("bootstrap.servers", Constants.BROKERS);
        //配置value的序列化类
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //配置key的序列化类
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("producer.type", "async");
        props.put("request.required.acks", "-1");
        producer = new KafkaProducer<>(props);
    }

    public static Producer getProducer() {
        if (producer == null) {
            init();
        }
        return producer;
    }

}

第一版需求：
     1、完成是否异地登录判断

package com.star.engine.core;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.star.engine.pojo.ClientLog;
import com.star.engine.utils.Constants;
import com.star.engine.utils.FlinkKafkaUtils;
import com.star.engine.utils.HBaseUtils;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.locationtech.spatial4j.distance.DistanceUtils;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Iterator;

/**
 * 第一版需求：
 *  1、完成是否异地登录判断
 *
 */
public class Processl {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

        // 1.获取Kafka数据源
        DataStreamSource source = environment.addSource(FlinkKafkaUtils.getKafkaEventSource());
        SingleOutputStreamOperator clientlogSource = source.map(str -> JSON.parseObject(str, ClientLog.class));

        clientlogSource.keyBy(clientLog -> clientLog.getUserNo())
                .process(new KeyedProcessFunction() {

                    /**
                     * 从hbase读取用户画像数据
                     * @param parameters
                     * @throws Exception
                     */
                    HTable table;

                    // 基于状态存储用户上一次登录的数据
                    ListState privousLoginData;

                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        table = HBaseUtils.initHbaseClient(Constants.HBASE_TABLE);
                        privousLoginData = getRuntimeContext().getListState(new ListStateDescriptor("privoulsLoginData", ClientLog.class));
                    }

                    // 对每条数据进行处理
                    @Override
                    public void processElement(ClientLog clientLog, Context context, Collector out) throws Exception {
                        String eventType = clientLog.getEventType();
                        if (eventType.equals(Constants.RULE_TYPE_LOGIN)) {
                            // 用户登录
                            /**
                             * 1、5分钟登录次数限制
                             * 2、异地登录
                             * 3、不在常用地区登录
                             */

                            // 5分钟登录次数限制

                            // 异地登录
                            distanceProcess(clientLog,privousLoginData);

                            // 在常用地区登录
                        }
                    }

                }).print();

        environment.execute("Processl");
    }

    /**
     * 异地登录
     * @param clientLog
     * @param privousLoginData
     */
    public static void distanceProcess(ClientLog clientLog, ListState privousLoginData) {
        SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat();
        String score = "0";
        String reason = "第一次登录：" + clientLog.getAddr() + " 本地登录时间：" + clientLog.getDetailTime();
        try {
            // 判断上一次是否登录
            Iterator iterator = privousLoginData.get().iterator();
            if (iterator.hasNext()) {
                ClientLog privousMessage = iterator.next();
                // 不是第一次登录
                // 静态规则
                String distanceRule = "500|1@400|2@300|3@200|4@100|5";
                String[] distanceRules = distanceRule.split("@");

                String oldTime = privousMessage.getDetailTime();
                String oldGps = privousMessage.getGps();
                String oldAddr = privousMessage.getAddr();

                // 计算距离
                double distanceReal = DistanceUtils.distHaversineRAD(Double.parseDouble(clientLog.getGps().split("\\,")[0]), Double.parseDouble(clientLog.getGps().split("\\,")[1]), Double.parseDouble(oldGps.split("\\,")[0]), Double.parseDouble(oldGps.split("\\,")[1]));
                // 时间差
                long time = simpleDateFormat.parse(clientLog.getDetailTime()).getTime() - simpleDateFormat.parse(oldTime).getTime();
                double speed = distanceReal / (time / (1000 * 3600.0));

                // 规则匹配
                for (String rule : distanceRules) {
                    double speedLimit = Double.parseDouble(rule.split("\\|")[0]);
                    String speedScore = rule.split("\\|")[1];
                    if (speed >= speedLimit) {
                        score = speedScore;
                        reason += "=== 短时间内速度为："+ speed + " 规定约定速度为：" + speedLimit+" 当前登录地：" + clientLog.getAddr() + " 上一次登录地：" + privousMessage.getAddr();
                    }
                }
            } else {
                // 第一次登录
                score = "5";
                reason = "第一次登录：" + clientLog.getAddr() + " 登录时间为：" + clientLog.getDetailTime();
            }

            privousLoginData.clear();
            privousLoginData.add(clientLog);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}