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決策引擎是整個風控系統(tǒng)的大腦，承載著風控策略編排和計算的任務，對決策的耗時與精度有著嚴格的要求。本文以決策流執(zhí)行路徑實現(xiàn)方案為切入點，探討決策引擎高效執(zhí)行的基本原理，一起來看一下吧。

決策引擎是整個風控系統(tǒng)的大腦，承載著風控策略編排和計算的任務，對決策的耗時與精度有著嚴格的要求，同時業(yè)務部門對數(shù)據(jù)源成本也有一定程度考量。網(wǎng)上介紹決策引擎通識的文章有很多，這里不再贅述，本文主要以決策流執(zhí)行路徑實現(xiàn)方案為切入點，探討下決策引擎高效執(zhí)行的基本原理。

一、背景

決策流的編排能力，可以滿足策略運營人員對當前風險場景下的防控策略部署的靈活、高效。

“靈活”往往意味著不可控，從開發(fā)經(jīng)驗來看，產(chǎn)品的功能在既定的范圍內(nèi)，基本不會出現(xiàn)不可控的問題（除非是 BUG）。像 SQL 查詢語言，對數(shù)據(jù)分析人員來說非常的靈活，抽象的語法可以滿足任何數(shù)據(jù)組裝查詢組裝需求，但此時危機正在蔓延：隨時可能出現(xiàn)一個慢查詢導致性能問題！

“靈活”和“高效”往往在程序內(nèi)是互斥的，足夠的靈活，往往是犧牲一定的效率得到的。產(chǎn)品與研發(fā)人員能做的，就是在兩者中博弈，找到最佳平衡。

二、決策流執(zhí)行演進

以下是策略運營人員配置的較常見的決策流圖：

流程圖看似簡單，但是在實際執(zhí)行程序執(zhí)行過程中會遇到各種各樣的問題和挑戰(zhàn)，根本原因還是上下游業(yè)務對風控決策執(zhí)行的耗時有嚴格的控制要求。

方案1：串行執(zhí)行決策流

此階段就像一個工作審批流，從開始節(jié)點一步一步的往下串行執(zhí)行，直到終點。決策過程中，完全依賴節(jié)點路徑的復雜度，假設一個節(jié)點的平均耗時為 100ms，那么如下紅色執(zhí)行路徑需要耗時 500ms。

500ms 對風控來說是比較奢侈的，整個業(yè)務線一次請求耗時可能大半時間都被我們消耗掉了，這顯然是不能接受的?？梢韵胂?，隨著業(yè)務場景越來越復雜，策略人員對決策流的編排復雜度越來越高，導致整個決策流的決策路徑越來越長，耗時呈線性增長，這種技術(shù)實現(xiàn)方案肯定是不能接受的。

總結(jié)：

1）優(yōu)點

• 所見即所得，不會多執(zhí)行也不會少執(zhí)行；
• 串行執(zhí)行對程序調(diào)試和日志友好，方便調(diào)試。

2）缺點

• 性能極差，策略人員可能無法接受。

方案2：并發(fā)執(zhí)行決策流

活干不完，咱就堆人。同樣的，一個線程干不完的，咱就堆線程并發(fā)計算。

本著空間換時間的思想，預先將決策流內(nèi)的節(jié)點全部預加載完成，將結(jié)果緩存住，真正執(zhí)行決策流的時候，請求緩存直接計算執(zhí)行，大大節(jié)省了決策時間。

此時影響決策性能的卡點在最耗時的那個節(jié)點，只需集中人力解決掉這個節(jié)點的性能問題就能降低決策流執(zhí)行時間了。

總結(jié)：

1）優(yōu)點

• 性能一流，空間換時間，最大化地提效。

2）缺點

• 算力很大：所有節(jié)點都并發(fā)請求，對下游系統(tǒng)的負載要求很高；
• 浪費巨大：當筆請求決策在節(jié)點 A 就被拒絕了，但是后續(xù)所有節(jié)點都計算了一遍，很浪費；
• 成本高：又比如有些收費節(jié)點，提前調(diào)用了，但是并未使用，成本極大；
• 未考慮節(jié)點依賴問題：假設節(jié)點 C 依賴 節(jié)點 A 的結(jié)果，此處會導致并發(fā)加載節(jié)點 C 時沒有相應的入?yún)⒍鲥e。

方案3：依賴分析&并行

方案二除了不考慮成本問題外，最大的痛點在于依賴關系問題，這是致命的。此時需要在運行時動態(tài)分析決策流節(jié)點之間的依賴關系。

從圖中可以看出，節(jié)點 C 依賴節(jié)點 A，節(jié)點 D 依賴節(jié)點 B，其它節(jié)點相互不依賴，那么此時可以通過依賴分析出節(jié)點與節(jié)點之間的分組關系，通過分組頭結(jié)點先后順序串行執(zhí)行。

節(jié)點依賴分析：

那么如何實現(xiàn)節(jié)點的依賴分析及先后執(zhí)行順序呢？ 流程圖本身可以就是一個DAG（有向無環(huán)圖），節(jié)點執(zhí)行的先后順序可以用BFS（廣度優(yōu)先遍歷）遍歷出一維數(shù)組，然后遍歷分析每個節(jié)點的入?yún)⒑椭暗墓?jié)點的出參是否有關聯(lián)，有關聯(lián)的歸并到之前節(jié)點組鏈表的“尾巴上”，否則即為不依賴，可并行執(zhí)行。

此時整個決策流執(zhí)行耗時情況如下：

決策流執(zhí)行耗時 = 并行組1耗時 + 并行組2耗時 + … + 并行組 N耗時

總結(jié)：

1）優(yōu)點

• 解決了決策流中并行處理中前后依賴問題。

2）缺點

• 對策略人員的配置有一定的要求，需要盡量規(guī)避掉依賴關系，或者減少依賴分組；
• 依然沒有解決方案 2 的成本問題，每個節(jié)點還是加載了一遍，算力浪費嚴重。

方案4：路徑預測&動態(tài)剪枝

方案 2、3 都是全量并行加載各節(jié)點數(shù)據(jù)，對算力和成本的消耗是巨大的，實際在運行的過程中，公司在成本這塊肯定是不能接受的，可能資損召回都不定能抵得上服務器和外部資源的開銷。

通過分析決策流圖，可以發(fā)現(xiàn)，分流節(jié)點的功能是排它，即決策數(shù)據(jù)流向只會選擇一條路徑執(zhí)行，那么此時我們能在并行執(zhí)行之前確認哪些路徑在當次決策請求中不會經(jīng)過，則可以排除掉不會經(jīng)過路徑上的節(jié)點，從而減少不必要的算力和成本。

排它網(wǎng)關剪枝如上圖，優(yōu)先找出排它網(wǎng)關節(jié)點 S1, S2，分析入?yún)⑹欠褚蕾嚿嫌喂?jié)點，此時 S1 依賴節(jié)點 B，S2 無依賴，則可按照排它節(jié)點分組并發(fā)執(zhí)行決策出排它路徑，此時 S1 節(jié)點對應的節(jié)點 C 被“剪枝”，S2 節(jié)點對應的節(jié)點 G 被“剪枝”。

總結(jié)：

1）優(yōu)點

• 算力最小化，只并發(fā)加載行進路徑中的節(jié)點算力。

2）缺點

• 行進路進中的節(jié)點未考慮成本問題，可能在前置節(jié)點已經(jīng)拒絕，后直接點算力浪費。

方案5：餓漢式&懶漢式

按照方案 4，已經(jīng)解放了一大部分不會走到分支的算力，但是在正確的決策路徑上，依然存在浪費，舉例如上：

A 節(jié)點是名單節(jié)點，如果命中名單，直接通過或者拒絕，后續(xù)節(jié)點并行加載都是浪費的，節(jié)點 D 和 節(jié)點 F 都是付費節(jié)點，并發(fā)調(diào)用，成本極高，可能在途中就被拒絕而未實際用到付費結(jié)果。

此時，需要標識出付費節(jié)點（或者任何需要控制資源的節(jié)點），改為懶加載模式，即在前置并發(fā)加載所有節(jié)點時剔除懶加載節(jié)點，在決策流路徑真正執(zhí)行到該節(jié)點時再去計算，確保調(diào)用了一定是有效的，此時，構(gòu)建節(jié)點時需要區(qū)分設置節(jié)點類型是餓漢式or懶漢式。

總結(jié)：

1）優(yōu)點

• 基本規(guī)避了上述方案涉及到的問題，在最大化利用率和性能之間取得平衡。

2）缺點

• 決策流的編排需要通力合作，導致性能問題的點可能隨著編排而山下浮動，需要異動監(jiān)控機制。

三、總結(jié)

本文梳理了決策引擎編排決策流過程中為了提高決策性能和節(jié)約成本上做出的一些列優(yōu)化方案，針對不同的場景，可自由選擇激進的方案 or 性能和成本兼顧的方案。

最后啰嗦一句，脫離規(guī)劃的設計再好，也未必能能真正的落地，這就對產(chǎn)品經(jīng)理的產(chǎn)品規(guī)劃能力提出了極高的要求，產(chǎn)品經(jīng)理一定要從實際出發(fā)，充分資源、環(huán)境與體驗等因素，制定切實可行的方案。