引言
名单服务是风控架构中重要子域，对风险决策的性能、用户体验、成本管控、风险治理沉淀都有重要影响，本文将详细介绍名单服务设计思路和实现。
背景
什么是名单？
名单服务通常有几个部分组成：
风险类型
- 黑名单：绝对会被拒绝的用户。大部分是历史数据清洗出来作弊或者破坏业务的用户，这部分用户对企业无价值且放之进入会破坏生态平衡
- 灰名单：灰名单上的客户需要进一步审核。这部分用户可能存在某些风险，但是没有明确的证据表明他们是“黑”的
- 白名单：这部分客户是正常用户，是企业数分人员基于历史表现清洗出来的合规高价值用户，可以直接放行
名单维度
- 主键：手机号、用户 ID、身份证号、IP、设备标识、wifi MAC 地址等等
- 业务域：全域、业务子域、细分领域等等，这边需要字典服务来枚举出需要管控的粒度和场景
时间维度 名单是有一定的生效期的，不同的行为会导致锁定期不一样，生效时间可以灵活设置
为什么需要名单服务？
- 最易构建的决策能力：风控前期的构建是比较依赖名单决策的，策略数分人员通过历史数据判定哪些是“坏用户”，直接将其存储到名单库中，后续请求直接在第一道名单决策中踢出，而不需要执行后续策略在判定一次。策略相对名单来说是非常“重”的，且名单服务构建简单便捷，省时省力。
- 性能考虑：名单判定一般是在决策流的第一道，试想，对企业服务来说，大部分用户其实都是正常的，如果每个用户的请求都过一遍策略，对成本是极大的浪费，同时对性能来说也是极大的挑战。此时名单服务通过白黑名单，将大部分用户直接决策出去，只对不明确的客户和有风险的客户来做决策，极大地减少了开销。
设计实现
名单服务的特点如下：
- 名单数据来源：可以是实时产生、离线跑批生产、运营人员手动批量导入等等，形式多样
- 性能足够好：属于决策流入口必过服务之一，即最大流量冲击，需要经得起峰值压力，RT 要足够小
- 稳定性：高性能同时还需要高质量保证，如果名单服务出问题，后果不堪设想，流量全部流放到下游，可能会出现服务雪崩
- 质量保证：任何名单添加到名单库中都需要重视，随意的添加可能会给企业带来难以想象的损失，所以得有完备的审核记录及添加原因，最重要的是生效时间的设定
整体名单服务的数据流图如下所示，重要节点会作明确说明：
实时链路名单查询设计
考虑到名单有时效性及性能要求，且名单数据结构整体简单（多维度，单个维度存储内容小），选择 Redis 存储名单数据非常适合快速查询，数据结构如下：
说明：
- 采用 Redis Hash 结构存储数据
- 为何不用 TTL 来存储过期时间？：一是
expire最大过期时间不能超过Integer.MAXVALUE不能满足长时间的过期诉求；二来 Redis 本身定位是缓存，不是永久存储，即数据是可丢失的，需要自己保证服务的高可用
依赖于 Redis 集群良好的性能，基本能满足线上峰值高 QPS 查询需求，且 RT 能很好的控制在 10 ms 以内。如上所说就是要保障高稳定性需求，如何保障名单数据的高可用是首要问题。
高可用设计
Redis 本身定位是缓存，不能永久保存数据，且集群瘫痪或者数据部分缺失应对业务影响较小（能及时恢复的情况下，运维保障集群的可用性），如下是高可用数据设计架构：
说明：
- T+1 Job 保证数据稳定：每天离线任务全量覆盖，从关系数据库 PG/MySQL 中抽数 push 到 Redis 中即可
- Redis 集群出问题：不管是老集群重启还是更换到新集群，先用 RDB 恢复数据，保证线上可用，再立即执行离线任务做精确覆盖（T 日的数据丢失需要立即覆盖），考虑到读写同时进行可能会有问题，需要分集群切流
同时需要关注多线程问题，同一个维度，在同一时间可能存在批量更新情况，尤其是离线任务恢复时，历史数据会存在对一个维度多次更新问题，不考虑多线程问题可能会导致数据被篡改。
数据安全审计
名单库的风险点在于：随意地添加名单可能导致“坏用户”畅通无阻，“好用户”无法在进入业务流程
名单的生产来源及定性原因不明确，线上在排查问题时也只能干瞪眼，为了能回溯名单操作，需要做到如下几点：
- 写日志：任何写动作需要追加日志，且需要做持久换存储，方便做名单时序数据分析
- 黑名单 & 白名单需要审计：尤其是线上单独添加这种，必须指明原因且要对操作负责
- 跑批任务审计：离线任务或者算法推数等需要控量，否则在迭代更新过程中出现 BUG 问题，导致名单数据猛增，后果不堪设想
异动监控
监控重中之重。
能第一时间感知问题，监控的维度如下：
- 决策层面监控：灰、白、黑名单决策数量监控
- 元数据产出层面监控：任何名单猛增或猛跌都是需要去定性是否正常
- 拉黑踢白：没有永久犯错的人，也没有永久的好人，名单之间的流动也需要关注
总结
名单服务在风控域中是最重要的子域之一，是风控流量的“网关”。名单库对整个风控决策的稳定性，性能提升起到决定性影响。
同时名单服务也是“高危”的，如果使用不当，可能会给企业良好用户带来困扰，给那些“黑产”敞开门户，需要做好数据审核及异动监控。
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