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。
名单服务通常有几个部分组成：
风险类型
名单维度
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
名单服务的特点如下：
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：
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：
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。
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：
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。
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：
监控重中之重。
能第一时间感知问题，监控的维度如下：
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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