当前互联网企业存在很多业务风险，有些风险（比如薅羊毛）虽然没有sql注入漏洞利用来的直接，但是一直被羊毛党、刷单党光顾的企业长期生存下来的几率会很低！
实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。
本项目只提供实时风控系统框架基础和代码模板。
抽象：某时间段，在条件维度（可以是多个维度复合）下，利用统计方法统计结果维度的值。充分发挥你的想象吧！
要将任意维度的历史数据（可能半年或更久）实时统计出结果，需要将数据提前安装特殊结果准备好（由于事件的维度数量不固定的，选取统计的维度也是随意的，所以不是在关系数据库中建几个索引就能搞定的），需要利用空间换时间，来降低时间复杂度。
redis中数据结构sortedset，是个有序的集合，集合中只会出现最新的唯一的值。利用sortedset的天然优势，做频数统计非常有利。
比如1小时内某ip上出现的账号数量统计：
保存维度
ZADD key score member（时间复杂度:O(M*log(N))， N 是有序集的基数， M 为成功添加的新成员的数量），key=ip，score=时间（比如20160807121314），member=账号。存储时略耗性能。 结构如下：
1.1.1.1
|--账号1 20160807121314
|--账号2 20160807121315
|--账号n 20160807121316
2.2.2.2
|--账号3 20160807121314
|--账号4 20160807121315
|--账号m 20160807121316计算频数
ZCOUNT key min max（时间复杂度:O(1)），key=ip，min=起始时间，max=截止时间。计算的性能消耗极少，优势明显
redis lua
把保存维度，计算频数，过期维度数据等操作，使用lua脚本结合在一起，可以减少网络IO，提高性能
mongodb本身的聚合函数统计维度，支持很多比如：max，min，sum，avg，first，last，标准差，采样标准差，复杂的统计方法可以在基础聚合函数上建立，比如行为习惯：
getDB().getCollection(collectionName).aggregate(
Arrays.asList(
match(match) --匹配条件维度
, group("$" + field, Accumulators.sum("_count", 1)) --求值维度的次数
, match(new Document("_count", new Document("$gte", minCount))) --过滤，超过minCount才统计
, sort(new Document("_count", -1)) --对次数进行倒叙排列
)
);建议在mongodb聚合的维度上建立索引，这样可以使用内存计算，速度较快。
redis性能优于mongodb，所以使用场景较多的频数计算默认在redis中运行，参考代码DimensionService.distinctCountWithRedis方法。但是redis为了性能牺牲了很多空间，数据重复存储，会占用很多内存。
drl文件说明：
package rules; --规则包路径
import com.example.riskcontrol.model.LoginEvent --引入类
import com.example.riskcontrol.service.DimensionService
import com.example.riskcontrol.model.EnumTimePeriod
global DimensionService dimensionService --引入外部服务
rule "98_login_ip" --规则名称，全局唯一
salience 98 --规则优先级，值越大越先执行
lock-on-active true --事件不重复执行该规则
when --条件判断，是否需要进入action
event:LoginEvent() --判断事件对象是否是LoginEvent类
then --action
int count = dimensionService.distinctCount(event,new String[]{LoginEvent.OPERATEIP},EnumTimePeriod.LASTHOUR,LoginEvent.MOBILE); --近1小时内该事件ip上出现的mobile数量统计
if(event.addScore(count,20,10,1)){ --如果统计结果超过20个，则记10分，并且结果每超1个，再多记1分
dimensionService.insertRiskEvent(event,"近1小时内同ip出现多个mobile,count="+count); --记录风险事件日志
}
end --结束规则drools的详细文档，请参考官方 http://docs.jboss.org/drools/release/6.4.0.Final/drools-docs/html_single/index.html
系统默认采用jar打包和运行，建议集群方式部署，然后使用反向代理做负载均衡。
mvn clean install建议jdk 8
java -jar riskcontrol-*.jar如果需要tomcat等容器部署，也可将配置打包方式修改成war包方式，修改pom.xml
<packaging>war</packaging>我把本项目献给我的阳