Python 实现的风控系统（利用了kafka、Faust、模仿drools、redis、分布式数
以下是一个利用 Python 实现的风控系统示例，涵盖以下技能组件：[*]Kafka 消息中间件：用于实时吸取支付业务系统传递的买卖业务数据。
[*]Faust（Kafka Streams 的 Python 等价）：用于流式处理 Kafka 中的消息。
[*]规则引擎：利用 Python 实现简单的规则评估逻辑，模仿 Drools 的功能。
[*]Redis 内存数据库：用于存储风险标签，快速获取账户的风险级别。
[*]分布式数据库：利用 SQLite 模仿，从中获取风险标签数据（当 Redis 中没有时）。
我们将构建一个简单的风控系统，流程如下：
[*]从 Kafka 中消费实时买卖业务数据。
[*]从 Redis 获取对应的风险标签，假如没有则从分布式数据库获取并更新到 Redis。
[*]利用规则引擎对买卖业务数据和风险标签进行评估。
[*]将评估结果返回给支付业务系统或纪录下来。
[*] 实时交易模块：接收交易数据 ——> 获取风险标签（Redis） ——> 调用规则引擎 ——> 评估结果返回
↓ ↓ ↑
规则引擎模块：交易数据 + 风险标签 ---> 规则执行 ----> 输出评估结果（通过/拒绝）
项目结构和依赖
1. 项目结构
risk_control_demo/
├── app.py # 主应用程序
├── models.py # 数据模型定义
├── rules.py # 规则引擎逻辑
├── database.py # 数据库服务类
├── redis_service.py # Redis 服务类
├── requirements.txt # 项目依赖
└── producer.py # Kafka 生产者，发送测试数据
2. 项目依赖（requirements.txt）
faust==1.10.4
redis==4.5.5
aiokafka==0.7.2
sqlite3==0.0.1
安装依赖
pip install -r requirements.txt
详细代码
1. models.py（数据模子定义）
# models.py
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Transaction:
transaction_id: str
account_id: str
amount: float
timestamp: float
@dataclass
class RiskTag:
account_id: str
risk_level: int# 1-低风险, 2-中风险, 3-高风险
2. database.py（数据库服务类）
# database.py
import sqlite3
from models import RiskTag
class DatabaseService:
def __init__(self):
# 连接 SQLite 数据库，内存模式
self.conn = sqlite3.connect(':memory:')
self.initialize_database()
def initialize_database(self):
cursor = self.conn.cursor()
# 创建风险标签表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS risk_tags (
account_id TEXT PRIMARY KEY,
risk_level INTEGER
)
''')
# 插入示例数据
cursor.execute('''
INSERT INTO risk_tags (account_id, risk_level) VALUES ('account123', 2)
''')
self.conn.commit()
def get_risk_tag(self, account_id):
cursor = self.conn.cursor()
cursor.execute('SELECT risk_level FROM risk_tags WHERE account_id = ?', (account_id,))
result = cursor.fetchone()
if result:
return RiskTag(account_id, result)
else:
return None
def close(self):
self.conn.close()
3. redis_service.py（Redis 服务类）
# redis_service.py
import redis
from models import RiskTag
class RedisService:
def __init__(self, host='localhost', port=6379):
self.redis_client = redis.Redis(host=host, port=port, decode_responses=True)
def get_risk_tag(self, account_id):
risk_level = self.redis_client.get(f'risk:{account_id}')
if risk_level:
return RiskTag(account_id, int(risk_level))
return None
def set_risk_tag(self, risk_tag):
self.redis_client.set(f'risk:{risk_tag.account_id}', risk_tag.risk_level)
def close(self):
self.redis_client.close()
4. rules.py（规则引擎逻辑）
# rules.py
from models import Transaction, RiskTag
class RiskEvaluator:
def evaluate(self, transaction: Transaction, risk_tag: RiskTag) -> bool:
"""
返回 True 表示交易存在风险，需要阻止。
返回 False 表示交易安全，可以通过。
"""
# 高风险交易规则
if transaction.amount > 10000 and risk_tag.risk_level == 3:
print(f"检测到高风险交易：{transaction}")
return True# 阻止交易
# 中风险交易规则
if 5000 < transaction.amount <= 10000 and risk_tag.risk_level >= 2:
print(f"检测到中风险交易：{transaction}")
return True# 阻止交易
# 低风险交易规则
print(f"交易通过：{transaction}")
return False# 允许交易
5. app.py（主应用程序）
# app.py
import faust
import asyncio
import json
from models import Transaction, RiskTag
from database.py import DatabaseService
from redis_service import RedisService
from rules import RiskEvaluator
# 定义 Faust 应用
app = faust.App(
'risk_control_app',
broker='kafka://localhost:9092',
value_serializer='raw',
)
# 定义 Kafka 主题
transaction_topic = app.topic('transaction_topic')
# 初始化服务
redis_service = RedisService()
database_service = DatabaseService()
risk_evaluator = RiskEvaluator()
@app.agent(transaction_topic)
async def process_transaction(stream):
async for event in stream:
try:
# 解析交易数据
data = json.loads(event)
transaction = Transaction(
transaction_id=data['transaction_id'],
account_id=data['account_id'],
amount=data['amount'],
timestamp=data['timestamp']
)
# 从 Redis 获取风险标签
risk_tag = redis_service.get_risk_tag(transaction.account_id)
if not risk_tag:
# 如果 Redis 中没有，从数据库获取并更新到 Redis
risk_tag = database_service.get_risk_tag(transaction.account_id)
if risk_tag:
redis_service.set_risk_tag(risk_tag)
else:
# 如果数据库中也没有，设定默认风险标签
risk_tag = RiskTag(transaction.account_id, 1)
# 使用规则引擎进行风险评估
is_risky = risk_evaluator.evaluate(transaction, risk_tag)
# 根据评估结果进行处理
if is_risky:
print(f"交易 {transaction.transaction_id} 存在风险，执行阻止操作")
# TODO: 将结果返回给支付业务系统，阻止交易
else:
print(f"交易 {transaction.transaction_id} 安全，允许通过")
# TODO: 将结果返回给支付业务系统，允许交易
except Exception as e:
print(f"处理交易时发生错误：{e}")
if __name__ == '__main__':
app.main()
注释：
[*]利用 Faust 定义 Kafka Streams 应用程序，处理 transaction_topic 中的消息。
[*]在 process_transaction 函数中，逐条处理买卖业务数据。
[*]从 Redis 获取风险标签，假如没有则从数据库获取并更新到 Redis。
[*]利用自定义的 RiskEvaluator 进行风险评估，根据评估结果实行相应的操作
6. producer.py（Kafka 生产者，发送测试数据）
# producer.py
from kafka import KafkaProducer
import json
import time
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers='localhost:9092',
value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
)
# 创建示例交易数据
transaction_data = {
'transaction_id': 'tx1001',
'account_id': 'account123',
'amount': 12000.0,
'timestamp': time.time()
}
# 发送交易数据到 Kafka
producer.send('transaction_topic', transaction_data)
producer.flush()
print(f"已发送交易数据：{transaction_data}")
producer.close()
运行示例
1. 启动须要的服务
注意事项
总结
上述示例提供了一个基本的 Python 程序框架，演示了如何将 Kafka、Faust、Redis、规则引擎和分布式数据库集成在一起，完成实时风控的基本功能。您可以根据详细的业务需求和技能环境，对程序进行扩展和优化。
扩展发起：
[*] Redis：确保 Redis 服务在当地的 6379 端口运行
[*] redis-server
Kafka：确保 Kafka 服务在当地的 9092 端口运行，并创建主题 transaction_topic。
[*] # 启动 Zookeeper
zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
# 启动 Kafka
kafka-server-start.sh config/server.properties
# 创建主题
kafka-topics.sh --create --topic transaction_topic --bootstrap-server localhost:9092
2. 运行应用程序
[*] 启动风控系统（app.py）：
[*] python app.py worker -l info
运行 Kafka 生产者，发送买卖业务数据（producer.py）：
[*] python producer.py
3. 预期输出
风控系统将处理买卖业务数据，利用规则引擎进行评估，并根据规则打印评估结果。例如：
[*] 检测到高风险交易：Transaction(transaction_id='tx1001', account_id='account123', amount=12000.0, timestamp=...)
交易 tx1001 存在风险，执行阻止操作
说明
[*]Faust：Python 的流式处理库，类似于 Kafka Streams，用于处理 Kafka 中的消息流。
[*]规则引擎：利用 Python 自定义规则评估逻辑，模仿 Drools 的功能。
[*]Redis：作为缓存，存储风险标签，快速获取账户的风险级别。
[*]分布式数据库（SQLite 模仿）：当 Redis 中没有风险标签时，从数据库获取，并更新到 Redis。
[*]风险标签：简单地利用风险级别（1-低风险，2-中风险，3-高风险）来表现。
[*]异常处理：在实际应用中，必要更美满的异常处理机制，防止因异常导致程序崩溃。
[*]引入异步 Redis 客户端：利用 aioredis 提拔 Redis 操作的性能。
[*]利用真正的分布式数据库：替换 SQLite，利用例如 PostgreSQL、MySQL 等数据库，并设置集群模式。
[*]美满规则引擎：利用现有的 Python 规则引擎库（如 durable_rules、experta）实现更复杂的规则逻辑。
[*]添加日记和监控：集成日记系统和监控工具，便于维护和故障排查。
[*]性能优化：对于高并发场景，必要考虑异步 I/O、毗连池等技能优化性能。
[*]设置管理：将硬编码的设置（如主机地址、端口、主题名）提取到设置文件或环境变量中，便于管理和修改。
[*]安全性：在生产环境中，注意保护敏感信息，确保数据传输和存储的安全。
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