场景一：第三方支付平台
比如支付宝、微信支付这类第三方支付平台，每天有数亿笔交易流转。系统可以在交易发生时实时判断是否存在盗刷风险。例如，用户的账号突然在凌晨3点从境外登录并发起一笔大额转账，系统会立即识别出异常，在资金转出前自动拦截并告警。
场景二：银行线上支付系统
银行的手机银行、网上银行同样面临交易欺诈风险。系统可以部署在银行的后端，对每一笔转账、支付进行风险评分，评分过高的交易自动触发二次验证或人工审核。例如，用户的银行卡在短时间内频繁向多个陌生账户转账，系统会判定为高风险并冻结账户。
场景三：电商平台交易风控
电商平台如淘宝、京东等，存在刷单、黄牛抢购等异常交易行为。系统可以根据交易频率、IP地址、设备信息等多维度特征，识别出异常订单并自动标记，帮助平台维护公平的交易环境。
场景四：企业内部风控管理
大型企业内部的财务系统，需要监控员工的报销、转账等操作。系统可以对员工的交易行为进行异常检测，比如某个员工短时间内提交大量高额报销单、或向陌生账户转账，系统会自动生成告警通知财务主管。
功能一：风控概览大屏
系统首页以可视化图表形式集中展示关键数据指标。顶部4个统计卡片分别显示今日交易量、风险告警数、欺诈拦截数和系统运行状态。下方包含交易趋势柱状图、交易金额折线图、风险等级分布饼图、交易风险散点图和系统健康度仪表盘。所有图表每3秒自动刷新一次，实现秒级数据监控。
功能二：实时交易监控
以表格形式实时展示每笔交易的完整信息，包括用户、金额、类型、IP、位置、风险评分和处置结果。高金额交易以红色高亮显示。点击任意交易行可弹出风险分析报告，系统会列出具体的风险因素和评分依据，帮助风控人员快速决策。
功能三：风险告警管理
系统对高风险交易自动生成告警记录，推送到告警管理页面。页面支持按处理状态和风险等级筛选，风控专员可以查看告警详情、分析风险因素，并一键标记为已处理。已处理的告警状态会持久化保存，刷新页面不会丢失。
功能四：风控规则管理
系统预置了5条默认风控规则：金额超限、频繁交易、异地登录、新设备交易和夜间大额交易。管理员可以在页面动态启用或停用规则，操作即时生效，无需重启系统。普通风控专员只有查看权限，不能修改，实现了基于角色的访问控制。
功能五：用户管理
管理员可以查看系统所有用户的账号信息，包括用户名、角色、状态、创建时间等。支持对非当前账号进行启用或禁用操作。账号被禁用后将无法登录系统，有效防止非法访问。
一、模拟交易数据生成器
数据生成器使用 Java 17 编写，核心逻辑是一个无限循环。内置了30个用户名的用户池，每秒随机生成一批交易数据，TPS可通过命令行参数动态配置。数据生成包含正常交易和欺诈交易两种模式，欺诈概率约6%。生成的数据采用双通道输出：同步写入Redis供前端直接展示，异步发送Kafka供Spark Streaming消费。
二、Spark Streaming 风控引擎
风控引擎使用 PySpark 编写，通过Structured Streaming API从Kafka订阅交易数据流。接收数据后先解析JSON，然后执行五维度规则评分。
评分逻辑通过Spark的DataFrame链式操作实现，每笔交易进入系统后，依次计算金额分、地域分、设备分、时段分和频率分，累加得到总评分。最后根据总评分判定风险等级并执行处置动作。
处理结果通过 foreachBatch 批量写入Redis和MySQL，每5秒处理一个批次。
三、Spring Boot 后端API
后端使用 Spring Boot 3.2 构建，采用分层架构设计：Controller层提供RESTful接口，Service层处理业务逻辑，Mapper层操作数据库。
用户认证采用 JWT令牌机制，登录成功后生成令牌并存入Redis，后续请求通过过滤器验证令牌有效性。密码使用BCrypt加密存储。接口权限通过Spring Security的注解进行控制，管理员和风控专员有不同的访问权限。
四、Vue 3 前端展示
前端使用 Vue 3 + Element Plus + ECharts 构建，采用SPA单页应用架构。通过Axios调用后端API获取数据，设置3秒定时器实现自动刷新。风控概览页面使用ECharts渲染了6种图表，交易监控和告警页面以表格形式展示数据，支持筛选、排序和操作交互。
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