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。
  
• 1. 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
  2.       ↓                                           ↓                          ↑
  3. 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）

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项目结构和依赖

1. 项目结构

1. risk_control_demo/
2. ├── app.py                      # 主应用程序
3. ├── models.py                   # 数据模型定义
4. ├── rules.py                    # 规则引擎逻辑
5. ├── database.py                 # 数据库服务类
6. ├── redis_service.py            # Redis 服务类
7. ├── requirements.txt            # 项目依赖
8. └── producer.py                 # Kafka 生产者，发送测试数据

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2. 项目依赖（requirements.txt）

1. faust==1.10.4
2. redis==4.5.5
3. aiokafka==0.7.2
4. sqlite3==0.0.1

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安装依赖

1. pip install -r requirements.txt

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详细代码

1. models.py（数据模子定义）

1. # models.py
2. from dataclasses import dataclass
4. @dataclass
5. class Transaction:
6.     transaction_id: str
7.     account_id: str
8.     amount: float
9.     timestamp: float
11. @dataclass
12. class RiskTag:
13.     account_id: str
14.     risk_level: int  # 1-低风险, 2-中风险, 3-高风险

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2. database.py（数据库服务类）

1. # database.py
2. import sqlite3
3. from models import RiskTag
5. class DatabaseService:
6.     def __init__(self):
7.         # 连接 SQLite 数据库，内存模式
8.         self.conn = sqlite3.connect(':memory:')
9.         self.initialize_database()
11.     def initialize_database(self):
12.         cursor = self.conn.cursor()
13.         # 创建风险标签表
14.         cursor.execute('''
15.             CREATE TABLE IF NOT EXISTS risk_tags (
16.                 account_id TEXT PRIMARY KEY,
17.                 risk_level INTEGER
18.             )
19.         ''')
20.         # 插入示例数据
21.         cursor.execute('''
22.             INSERT INTO risk_tags (account_id, risk_level) VALUES ('account123', 2)
23.         ''')
24.         self.conn.commit()
26.     def get_risk_tag(self, account_id):
27.         cursor = self.conn.cursor()
28.         cursor.execute('SELECT risk_level FROM risk_tags WHERE account_id = ?', (account_id,))
29.         result = cursor.fetchone()
30.         if result:
31.             return RiskTag(account_id, result[0])
32.         else:
33.             return None
35.     def close(self):
36.         self.conn.close()

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3. redis_service.py（Redis 服务类）

1. # redis_service.py
2. import redis
3. from models import RiskTag
5. class RedisService:
6.     def __init__(self, host='localhost', port=6379):
7.         self.redis_client = redis.Redis(host=host, port=port, decode_responses=True)
9.     def get_risk_tag(self, account_id):
10.         risk_level = self.redis_client.get(f'risk:{account_id}')
11.         if risk_level:
12.             return RiskTag(account_id, int(risk_level))
13.         return None
15.     def set_risk_tag(self, risk_tag):
16.         self.redis_client.set(f'risk:{risk_tag.account_id}', risk_tag.risk_level)
18.     def close(self):
19.         self.redis_client.close()

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 4. rules.py（规则引擎逻辑）

1. # rules.py
2. from models import Transaction, RiskTag
4. class RiskEvaluator:
5.     def evaluate(self, transaction: Transaction, risk_tag: RiskTag) -> bool:
6.         """
7.         返回 True 表示交易存在风险，需要阻止。
8.         返回 False 表示交易安全，可以通过。
9.         """
10.         # 高风险交易规则
11.         if transaction.amount > 10000 and risk_tag.risk_level == 3:
12.             print(f"检测到高风险交易：{transaction}")
13.             return True  # 阻止交易
15.         # 中风险交易规则
16.         if 5000 < transaction.amount <= 10000 and risk_tag.risk_level >= 2:
17.             print(f"检测到中风险交易：{transaction}")
18.             return True  # 阻止交易
20.         # 低风险交易规则
21.         print(f"交易通过：{transaction}")
22.         return False  # 允许交易

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5. app.py（主应用程序）

1. # app.py
2. import faust
3. import asyncio
4. import json
5. from models import Transaction, RiskTag
6. from database.py import DatabaseService
7. from redis_service import RedisService
8. from rules import RiskEvaluator
10. # 定义 Faust 应用
11. app = faust.App(
12.     'risk_control_app',
13.     broker='kafka://localhost:9092',
14.     value_serializer='raw',
15. )
17. # 定义 Kafka 主题
18. transaction_topic = app.topic('transaction_topic')
20. # 初始化服务
21. redis_service = RedisService()
22. database_service = DatabaseService()
23. risk_evaluator = RiskEvaluator()
25. @app.agent(transaction_topic)
26. async def process_transaction(stream):
27.     async for event in stream:
28.         try:
29.             # 解析交易数据
30.             data = json.loads(event)
31.             transaction = Transaction(
32.                 transaction_id=data['transaction_id'],
33.                 account_id=data['account_id'],
34.                 amount=data['amount'],
35.                 timestamp=data['timestamp']
36.             )
38.             # 从 Redis 获取风险标签
39.             risk_tag = redis_service.get_risk_tag(transaction.account_id)
40.             if not risk_tag:
41.                 # 如果 Redis 中没有，从数据库获取并更新到 Redis
42.                 risk_tag = database_service.get_risk_tag(transaction.account_id)
43.                 if risk_tag:
44.                     redis_service.set_risk_tag(risk_tag)
45.                 else:
46.                     # 如果数据库中也没有，设定默认风险标签
47.                     risk_tag = RiskTag(transaction.account_id, 1)
49.             # 使用规则引擎进行风险评估
50.             is_risky = risk_evaluator.evaluate(transaction, risk_tag)
52.             # 根据评估结果进行处理
53.             if is_risky:
54.                 print(f"交易 {transaction.transaction_id} 存在风险，执行阻止操作")
55.                 # TODO: 将结果返回给支付业务系统，阻止交易
56.             else:
57.                 print(f"交易 {transaction.transaction_id} 安全，允许通过")
58.                 # TODO: 将结果返回给支付业务系统，允许交易
59.         except Exception as e:
60.             print(f"处理交易时发生错误：{e}")
62. if __name__ == '__main__':
63.     app.main()

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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）

1. # producer.py
2. from kafka import KafkaProducer
3. import json
4. import time
6. producer = KafkaProducer(
7.     bootstrap_servers='localhost:9092',
8.     value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
9. )
11. # 创建示例交易数据
12. transaction_data = {
13.     'transaction_id': 'tx1001',
14.     'account_id': 'account123',
15.     'amount': 12000.0,
16.     'timestamp': time.time()
17. }
19. # 发送交易数据到 Kafka
20. producer.send('transaction_topic', transaction_data)
21. producer.flush()
22. print(f"已发送交易数据：{transaction_data}")
23. producer.close()

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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
  
• 1. redis-server

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  Kafka：确保 Kafka 服务在当地的 9092 端口运行，并创建主题 transaction_topic。
  
• 1. # 启动 Zookeeper
  2. zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
  3. # 启动 Kafka
  4. kafka-server-start.sh config/server.properties
  5. # 创建主题
  6. kafka-topics.sh --create --topic transaction_topic --bootstrap-server localhost:9092

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  2. 运行应用程序
  
• 启动风控系统（app.py）：
  
• 1. python app.py worker -l info

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  运行 Kafka 生产者，发送买卖业务数据（producer.py）：
  
• 1. python producer.py

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  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：
  
• 1. 检测到高风险交易：Transaction(transaction_id='tx1001', account_id='account123', amount=12000.0, timestamp=...)
  2. 交易 tx1001 存在风险，执行阻止操作

  复制代码
  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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