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上一讲分享了我关于中台的理解，最后部分也给你留了个问题，怎么设计支付风控系统的统一数据存储功能。不知道你的想法是怎样的？这一讲会分享我设计的一个方案，当然，这方案并不一定是最优的，也并不是实际项目中的方案原貌，只是和本专栏中的其他示例一样，为了加深对DDD的理解而设计出来的。你在看这一讲的过程当中，不妨和我的方案做下对比，并结合专栏前面的知识点，加深对DDD的理解。
问题分析
我们先回顾下这个统一存储的问题：
之前分析过，统一存储服务这一部分的难点主要有两个。一是需要与多种数据源进行对接。例如黑名单数据结构比较清晰，会存在MySQL当中。限额数据对查询效率要求比较高，会存在Redis中。而其他很多诸如"用户当月的交易次数、转账对象个数"等等这一类的风控因子相关数据，结构非常零散，数据量也会非常庞大，会放到Hbase当中。还有一些像系统行为日志等面向分析计算的数据，会存到ES中。而且这些数据会要在多个模块当中共享。例如对于黑名单数据，他的读和写之间的跨度是比较大的，但是业务上又要能比较好的对应上。所以，统一存储服务需要在多个数据源当中形成比较统一的调用模式。
二是需要对接的技术环境比较多。例如实时风控与BFF会采用微服务技术。而非实时风
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