我在知乎就《交易系统和风控系统的架构怎么设计？》做的回答。
交易系统和风控系统从架构角度设计，是应该设计成两个单独的系统，题主提到的问题，本质在于交易系统和风控系统之间数据共享及服务调用的问题。
一般通过如下几个层面来降低交易系统、风控系统的耦合度，提升系统性能和扩展性：读写分离、缓存/内存数据库、SOA架构、复合事件处理
数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。
缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。
RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用。
复合事件处理（CEP）：对实时/准实时交易风险控制，相对于纯基于规则的处理模式，采用复合事件处理（CEP）模式，性能及扩展性更好，开源的方案包括Esper、Storm、Spark等。
从风控系统构建角度，对应所谓的事前、事中、事后风险控制，作为风控系统最核心的风控引擎分为实时风控引擎、准实时风控引擎、定时风控引擎三种：
1、实时风控引擎&准实时风控引擎
实时风控主要在交易过程对交易过程进行实时监控，一个典型应用场景是甄别钓鱼、盗卡风险。
准实时风控典型应用场景是在T+1结算时候，对商户洗钱、跑路进行甄别。
实时/准实时风控引擎一般采用规则引擎+复杂事件处理（CEP）。
2、定时风控引擎
主要定时对支付/交易/账务等数据进行定时ETL、深度挖掘等处理，建立对应的风控模型，一个典型应用场景是商户的信用等级模型。此时侯一般采用Hadoop、ML等技术进行大数据建模
以前写过两篇关于第三方支付风控系统建设的文章，供参考
支付系统风控系统建设思考
复杂事件处理(Complex Event Processing)入门1
知乎回答原文链接：http://www.zhihu.com/question/20860347/answer/36328342
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