作为全球领先的互联网支付公司，PayPal支持用户可以安全地在 200 多个国家和地区间进行在线交易。每天有超过2000万笔交易在PayPal平台发生。PayPal风险控制平台需要实时高效地对每一笔交易进行风险评估。随着业务的持续发展，风控所需的数据规模持续增长，数据类型纷繁多样，这就对风控数据平台的高可用和低延迟提出了更大的挑战。

PayPal风控数据平台团队基于对业务的分析，深入研究各种NoSQL存储产品来支持实时数据的快速存取。整个风控数据平台采用异步设计，大大降低了平台的响应时间。良好的数据访问抽象设计使得平台支持多种数据存储，避免了客户端反复迁移，提高了开发效率。

新的方案实施后，基于4核的单vm服务端到端响应时间P99.99小于50ms，比原先降低了30%。单机吞吐量增长了5倍，达到2万每秒。

演讲提纲

• PayPal业务模型和风控平台的需求介绍： 

1. PayPal业务对风控的特殊要求； 
2. 风控数据平台的挑战；

• 高可用风控数据平台的架构： 

1. 风控数据平台架构的演化和经验教训； 
2. 全异步的架构设计； 
3. 数据访问抽象层设计； 
4. 性能调优及成果；

• 未来和规划： 

1. 未来深入性能调优的方向； 
2. 开源计划和潜在受益的团队；

听众受益

• 了解设计高可用低延时在线数据访问平台的最佳实践； 
• 如何通过性能调优降低数据平台的延时和提高其可用性； 
• 了解完全非阻塞、全异步无锁架构的应用实践。