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官网：字段类型处理器
在 MyBatis 中，类型处理器（TypeHandler）扮演着 JavaType 与 JdbcType 之间转换的桥梁角色。它们用于在执行 SQL 语句时，将 Java 对象的值设置到 PreparedStatement 中，或者从 ResultSet 或 CallableStatement 中取出值。
具体使用参考官网即可，不再过多copy了。官方示例工程：👉
mybatis-plus-sample-jsonb
这篇文章的来由还是要提到此项目：https://github.com/wnhyang/coolGuard/
最近在做规则版本控制过程中使用了到了“MybatisPlus字段类型处理器”，感觉挺好用的。
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最近关于https://github.com/wnhyang/coolGuard此项目更新了如下内容：https://github.com/wnhyang/coolGuard/commits/main/
继前文GeoHash后项目又有了一些更新主要有：
1、【一般】增加了新的指标类型，历史取值。
2、【重要】更改表的关联关系，使用唯一索引而不是自增id。
这里很有必要展开一下，之前的所有表关系都是通过数据库自增id关联的，这有很大的弊端，尤其影响之后的计划（如：策略/规则/指标等导入导出，chain版本控制等），所以这个变化很有必要。
3、【一般】增加缓存删除，增加了一些场景的缓存删除，保障缓存-数据库一致性。
4、【一般】增加基础参数查询，主要包括一些常量枚举的查询，如指标类型、字段类型、逻辑操作等等。
5、【一般】完善注解校验。
6、【重要】增加指标版本控制。
如题，本篇文章将围绕指标版本控制详细展开，匆匆做完，就来分享，如有问题请指正！
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https://segmentfault.com/a/1190000042971576
GeoHash原理以及代码实现_geohash编码-CSDN博客
GeoHash代码实现--java_geohash java代码示例-CSDN博客
Geohash是一种用于标识地理位置的编码方法。它将经纬度坐标转换为一个简短的字符串，这个字符串可以用来表示地球上的任意位置。Geohash的特点是，编码的长度越长，表示的位置就越精确；反之，编码越短，则表示的位置范围就越大。
接下来我们来一起探究一下这是个什么东西，有什么用？
参考的文章讲的也是非常不错，这里就啰嗦整理一下，并引申一下了。
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开篇先道个歉吧，因为大概会让很多人失望了，这次开源仅仅是开源，不是发版，也就是说开源并非非完全体，仅仅是开放源码。如果说1是发版，就算放低一些要求，现在只可能只算是0.2左右，还有很多很多很多事情要做。
开源地址：https://github.com/wnhyang/coolGuard
关注公众号，发送关键字“coolGuard”获取相关文档，但文档也还在编写中😂。
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为什么要选择10.24这个时间？因为1024比较浪漫！
我编的，其实是因为开源license要到期了😂
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前面已经发了很多关于风控系统的一些文章，是比较零碎的，这也是我知道的，但在边构思边实践时是这样的。
从0到1中还有很多0.0001、0.0023424、0.1243，这些都是不可忽视，他们也是成长的一部分啊！
这里提前预告一下（毕竟有人看不到文末），下周大概是10.24会将这段时间关于风控系统的实践项目开源，具体信息请期待下一篇文章吧！
好了，开始本篇“风控系统之规则重复触发”。
风控系统包含如下这些内容，本篇讨论的归属于“反馈与自适应学习”之中。
1、数据处理与分析
2、规则引擎
3、机器学习
4、实时计算
5、决策树与图算法
6、系统集成与api
7、反馈与自适应学习
8、安全
9、可扩展
10、合规与监管
11、用户体验
当你长大了，故乡只有冬，再无春夏秋！
小学，每天都回家；初中、高中，一周一次；大学，半年1-2次；工作了，一年一次，而且每次都是在春节的冬季，相信有在北方小县城下生活过的朋友都有体会过北方萧瑟肃杀的冬季，所以这次趁着国庆，这个夏去秋来的时节去看看这段时间家里会不会有些不一样。但是，不出意外，一样的破败，可能是大城市到小县城到农村的再到农村的反差，又或是我真的变了，“清高了”！
接下来从几个角度讲一下吧！个人所见所闻的纯主观感受。
不得不说，这几年是有些变化的。
去年整个县都在改造，很多马路开膛破肚，修缮水管，如今用的是南水北调的水。
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在Sa-Token最新的v1.39.0版本的更新日志中有这么一句话
核心：
正巧最近有看一个关于鉴权的东西，顺便看一下吧！
目标：对于后端开放的api进行鉴权。
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默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis、Zset、模版方法。
其中已经介绍了如何利用redis的zset结构完成指标计算，为了方便这篇文章的介绍，还是在正式开始本篇之前回顾一下。
zset是redis中的一种数据结构，表示有序集合，正因此我们可以利用其做时间窗口来计算指标，value为事件标识，score为事件时间戳。
如下图表示次数、关联、求和类型各两条指标在时间窗口下随着时间分布，其中的黑点也就是事件，散列且线性的分布在时间窗口中。
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一天，小明在风控管理台查看事件数据时，发现一笔决策结果为“拒绝”❌的交易事件，小明点开事件详情发现其触发了一条“24小时内向不同陌生账户转账超过30w”的规则，规则设置的处置方式是“拒绝”❌。小明通过策略规则却查不到那条“24小时内向不同陌生账户转账超过30w”的规则，经确认原来是这条规则在此交易触发后一段时间内被修改了，已经不知道当时是如何配置的！？
这该怎么办？
我们要知道风控等其他系统都需要对于配置实时生效，所以使用了规则引擎，规则引擎具有实时生效优雅热刷新的特性，但也因此，如果规则设置有问题而没有回滚/溯源/复现的机制，将是很大的问题！！！
所以本质上就是要在规则引擎应用之上打造完善的版本控制，能够对规则历史进行溯源。
之前的文章风控系统建设，指标策略规则流程设计，LiteFlow隐式子流程，构造EL和Chain，提到了最终存储在es中大概有哪些数据。以下仅供参考，有部分还没做。
这里再次梳理一下：
1、基础数据，保留所有事件字段。
2、事件处理流程，也就是输入的数据经历了哪些流程和组件处理！
3、策略集结果，包括策略集、策略、规则的所有决策结果。还要加上特殊配置的策略执行流程。
4、指标数据，本次事件计算的所有指标数据。
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既然是商业软件，涉及到商业，那目的就是赚钱。
就拿IDEA举例，IDEA有多个版本，社区版功能少一些，本身使用上没有什么限制，而且省去了版权纠纷等问题；但是如果想要享受JetBrains的其他服务，那就必须要考虑商业化版本了，缺点可能就是贵一点。
像IDEA、Navicat
Premium这样的都是提供了客户端的软件服务，好像更加贴合我们对于软件的认识，然而我们日常生活中如iCloud、Windows、aliyun、google，包括视频会员、VIP本质上都一样，而且这些都可以与其用户体系打通，形成会员积分系统。
可以步入正题了，本篇文章讨论的不是用户会员体系，而是简单的许可证License。
许可证存在就是为了限制软件功能，不同的套餐对应不同的功能嘛！
如下，语雀套餐。
