携程在线风控系统的架构解析和问题解读

本文介绍了携程在线风控系统的发展历程,从2011年的初创到现在的高性能平台化系统。系统经历了三次重大改版,从最初的.NET服务到Java开发的Aegis平台,实现了规则引擎的分布式并行执行、脚本执行引擎优化等,有效提升了风控性能和响应速度。目前,系统每日处理亿级风险事件,支持实时和准实时数据处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

↑ 点击上方蓝字关注我们,和小伙伴一起聊技术!


作者 | 蒋一新

文章来源GitChat,优快云独家合作发布,点击「阅读原文」查看交流实录


为了应对日益严重的支付欺诈,携程在线风控系统2011年正式上线。现在,在线风控系统支撑了携程每日1亿+的风险事件实时处理和100亿+的准实时数据预处理;系统中运行的总规则数和总模型数分别达到了1万+和20+;风控的范围从单纯的支付风控扩展到了各种类型的业务风控(例如:恶意抢占资源、黄牛抢购、商家刷单)。


下图是当前在线风控系统的整体技术架构图 :



当前的系统结构是比较主流的风控系统结构,包含了决策引擎、Counter、名单库、用户画像、离线处理、离线分析和监控各主要模块。携程的在线风控系统发展到这个阶段一共经过了3次重大的改版:


评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值