LiteFlow

风控系统之规则条件&操作增强，名单&标签&消息模版管理。再次说明，此项目还在开发中，还有很多事情要做，并不完善。回想起来，我也觉得挺不可思议的，最开始只是尝试着做，想着把后端做的差不多就行了，可做着做

基于规则引擎的风控决策系统介绍与演示 项目介绍 项目地址：https://github.com/wnhyang/coolGuard 基于规则引擎的风控决策系统，旨在为企业提供高效、灵活且可扩展的风险控

文章介绍了风控系统的设计和实现，包括策略集、决策流、冠军挑战、A/B测试等概念，以及规则的条件细化和编排。同时，还提到了风控业务管理的其他方面，如策略/规则审批、监控、运行管控等。文章总结了风控系统的

本文讨论风控系统中规则重复触发问题，提出7种解决方法，预告未来开源计划和文章分享，强调反馈机制重要性。

本文介绍了风控系统中规则条件的种类和设计，包括普通条件、指标条件、正则条件、四则条件、名单条件、时间条件、位置条件、设备条件和脚本条件等。

风控系统发现规则/决策流程被修改时无法溯源，提出规则引擎需完善的版本控制。介绍了主表+历史表设计思路，并针对风控规则数据量大问题提出降维方案，实现规则信息的垂直拆分。

文章介绍了风控系统中利用Redis Zset进行指标计算，包括时间窗口、指标配置、计算流程等，并讨论了新增和修改指标如何支持已有数据重跑的问题，最后提到正向计算和反向查询的可行性及挑战。

在当今数字化时代，数据成为了新的石油，而如何高效地挖掘和利用这些数据，成为了各个行业竞争的关键。规则引擎作为一种重要的技术手段，在处理复杂业务逻辑时扮演着不可或缺的角色。

文章介绍了风控系统中数据的种类和应用，包括进件数据、指标、名单/标签类数据和外部数据等，以及设备风险检测。同时提到了数据服务商和三方数据的优缺点，强调了数据在风控系统中的重要性。

支付风控包含事前、事中和事后三个阶段，旨在预防、实时监测和减轻风险。事前风控注重预防与准备，事中强调实时反应，事后则致力于改进与反馈。这三个阶段相互关联，形成闭环风险管理体系。交易结果对风控系统重要，

JavaSPI是一种组件化机制，允许软件组件以插件形式被发现和加载。它通过定义服务接口、实现服务提供者、创建服务配置文件和加载服务提供者等步骤实现。SPI具有松耦合、模块化、可扩展性和标准化的优点，但

利用LiteFlow做风控系统，当前进度为主流程开发，包括数据接入、参数校验、指标计算、策略集编排等，系统尚在开发阶段

LiteFlow条件组件的设计组件标签｜组件参数，EL与或非表达式正反解析，元数据管理，给出了示例代码，仅供参考

如官网所讲的，为了实现编排，就要消除组件的差异，由此设计了上下文。而使用LiteFlow完成业务，上下文与组件的设计又是极其的关键。

想必大家都有听过或做过职业和性格测试吧，尤其是现在的毕业生，在投了简历之后经常会收到一个什么测评，那些测评真的是又臭又长，做的简直让人崩溃

本篇文章讨论通过LiteFlow这款规则引擎框架实现风控系统的普通规则条件。自定义数据上下文，编写通用普通规则条件组件。

本文介绍了LiteFlow规则引擎的决策路由特性在2.12.0版本中的发布，但存在全局匹配问题。2.12.1版本引入路由分组管理解决了此问题。同时介绍了上下文参数注入特性，简化了声明式组件的编写。作者

版本控制的必要性、常见的实现方法，并重点讲解了“主表+历史表”的设计模式。作者通过代码示例展示了如何实现指标的创建、更新、删除和版本提交等操作，并讨论了LiteFlow流程变化和项目测试方法