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Groovy
Groovy 表达式，用于规则的逻辑判断，规则组的前置条件判断，变量参数解析，指标的前置条件判断、分组和聚合数据解析等。采用 Groovy，是因为其灵活的特点能够满足复杂而多变的需求。
在 Groovy 表达式中，我们可以使用的数据源有三种：
- 业务传参
指标聚合的指标数据变量通过函数调用获取的外部的数据
变量
通过函数调用获取的数据，我们称之为：变量。
变量的配置分为三步：
1. 实现VariableFunction接口
function：返回函数名称，用于页面配置。
getVariable：函数的实际执行逻辑。该函数的参数由引擎动态解析成 Map<String, Object> 对象。
2. 函数配置
函数名称：实现了 VariableFunction 接口 function 返回的值。
函数参数：Groovy Map 结构，配置变量时作为参数依赖的参考。
返回结果：json，计划作为规则编写时的提示使用。
3. 变量配置
名称：符合 Groovy 命名规则，与指标名一起全局唯一，用于 Groovy 表达式。
函数：函数名称。
参数：Groovy 表达式，返回 Map<String, Object> 对象，作为参数传递给 VariableFunction.getVariable 。
指标
名称：符合 Groovy 命名规则，与变量名一起全局唯一，用于 Groovy 表达式。
绑定事件：绑定的事件才会计算聚合数据。
分组key：Groovy 表达式，返回 List 对象，聚合数据的主体，例如 UserId 。
聚合函数：计数、平均值、求和、最大值、最小值等。
聚合key：Groovy 表达式，返回特定数据由于计算平均值、最大值、最小值等。
窗口类型：分为 固定窗口 和 滑动窗口。例如：1个自然日 使用固定窗口，最近3小时 使用滑动窗口。
时间窗口：数字，配合单位表示 1小时 或 1天。
时间粒度：在滑动窗口中，最小的存储数据单元。例如：最近8小时，时间粒度为1小时，则每小时会存储一个数据，总共存8个，最后再综合计算。
单位：分、时、日、月、周、年。
在 Redis 实现下，滑动窗口的时间粒度同时间窗口建议1:10，即相差一个数量级。差距过多会导致 Redis 存储增多。
前置条件：Groovy 表达式，用于判断当前事件是否需要聚合数据。
前置条件除了可以使用数据源的数据外，还可以通过
Result引用本次风控请求的结果。
规则
名称：规则名称。
状态：有效、无效、测试。当置为测试时，规则会执行，但不会命中。
规则表达式：返回风控级别 PASS，REVIEW，REJECT，或者 TRUE/FALSE 分别表示PASS和REJECT
话术：当规则命中时返回给用户的话术（配置优先级：规则 > 规则组 > 事件）。
返回json：规则命中时返回给调用方的数据。
规则组
名称：规则组名称。
状态：有效、无效、测试。当置为无效或测试时，包含的规则也将是无效或测试。
前置条件：Groovy 表达式，返回 TRUE，FALSE。当前置条件不满足时，包含的规则不会被命中。
话术：当规则命中时返回给用户的话术（配置优先级：规则 > 规则组 > 事件）。
规则：包含一系列规则，可调整顺序，优先返回命中的规则。
事件
code：事件code，业务接入时传入。
名称：事件名称。
业务：业务。
话术：当规则命中时返回给用户的话术（配置优先级：规则 > 规则组 > 事件）。
规则组：包含一系列的规则组，可调整顺序，优先返回命中的规则组。
名单组：事件的前置名单检查，如果命中，直接返回结果。可调整顺序。
风控请求的前置检查会处理事件绑定的名单，名单检查顺序：白名单，黑名单，维度顺序：USER_ID，MOBILE，DEVICE_ID，CLIENT_IP。实现类见
GrayListBeforeHandler。
业务
code：业务code。
名称：业务名称。
名单组
名称：名单组名称。
分类：分类。
名单
名单组：名单组。
类型：黑名单、白名单。
维度：USER_ID 用户id，MOBILE 手机号，DEVICE_ID 设备id，CLIENT_IP ip地址。
数据：根据维度，填对应的数据。
生效时间：名单生效时间。
过期时间：名单过期时间。
为了性能，名单的查询通过 Redis，数据库的名单会定期同步到 Redis 中，定时任务时间间隔见
GrayListOpServiceImpl.schedule。
模拟运行
添加Tag TEST：请求标识，勾选后执行规则但不计算指标。
风控历史
点击展示详细的请求数据，上下文数据以及风控结果。