由於風控系統具有隱秘性，本次分享不具體**業務，主要聚焦在技術架構上，近年來風控相關的技術及框架層出不窮，填補了很多功能上的空白，再加上使用者的資料關係越來越複雜且資料量龐大，催生出了很多現代化的需求，比如滑動時間視窗、自動識別風險及規則提煉等。
風控的技術挑戰主要是低 rt（平均每個請求要在 100ms 內完成）、高併發（每天處理過億的請求），解決這兩個難題涉及到很多功能細節實現的優化，具體內容會在本次分享中跟大家一起**。
本次 chat 主要內容：
風控系統架構
風控技術架構
規則引擎實現細節
怎樣降低 rt
【彩蛋：交流期間，火幣線上直招各路技術人才，高薪職位與你相遇】
作者簡介：孫冶，火幣研發中心風控組技術總監，曾就職於中旅銀行、ibm，2018 年加入火幣集團，主要負責風控系統、熔斷系統、審計系統等建設工作。
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對高併發系統架構的認識 1
對於乙個需要處理高併發的系統而言，可以從多個層面去解決這個問題。1 資料庫系統 資料庫系統可以採取集群策略以保證某台資料庫伺服器的宕機不會影響整個系統，並且通過負載均衡策略來降低每一台資料庫伺服器的壓力 當然用一台伺服器應付一般而言沒啥問題，找一台當備機放著應付宕機就行，如果一台應付不了，那麼再加一...
簡單的搭建乙個高併發低時延系統
首先宣告一點 這裡的 高併發 是相對的，相對於硬體而言，而不是絕對的高併發。後者需要分布式來實現，這裡不做討論。本文關注的是單機的高併發。系統的另乙個指標是呼叫時延和語音時延。這是這個系統的關鍵。最終我們的系統拿到使用者現場測試的時候，效果可能有點太好，對方測試不大相信。其實降低時延只要幾個地方把握...
《高併發Oracle資料庫系統的架構與設計》一導讀
為什麼要寫這本書 寫一本oracle資料庫方面的技術書籍，是我乙個持續了四五年的想法。本著自我總結和快樂分享的初衷，不只一次地諮詢過eygle大師關於寫書的細節，eygle大師也熱情地予以指導。遺憾的是，總是因為這樣那樣的原因，這個想法遲遲不能落地。2013年的夏天，我有幸作為微博特使參與了甲骨文全...