导读：本文提出了一种将事务日志和Raft日志融合在一起的机制，从而实现了分布式事务和数据一致性的场景。 01背景介绍 分布式系统是伴随着互联网的高速发展而出现的。其出现为了应对单机系统无法解决的高并发、高可用性、容错性等问题。分布式系统将传统的系统扩容模式，从scaleup转变为了scaleout。为了实现这一目标并兼顾性价比，分布式系统采用了廉价硬件系统，在软件层面实现了多数据副本（一般至少3个副本以防止硬件损坏）、自动容错、自动调度等能力。 在这其中，一个最关键的问题就是如何保证分布式系统中多个数据副本之间的一致性。 而事务则是数据库领域的一个关键问题，它解决的是多个数据库操作之...

导读 本文将详细介绍ArcGraph图数据库引擎中分布式缓存（MemEngine）的实现方式，以及我们在图数据库引擎开发中遇到的一些挑战与解决方案。希望通过这篇文章，能够帮助大家对图数据库的缓存设计有一个深入的理解，并能够在自己的项目中应用这些知识。 图数据库是一种专门用来存储由点、边及其属性构成的图的数据库系统。与传统关系型数据库相比，图数据库能够更高效地存储和查询图数据。例如，图数据库中通常用图的结构（邻接表、邻接矩阵等）来存储数据，从而能够快速地遍历图。这种高效的遍历能力使其在处理复杂关系数据时具有显著的优势，特别是在需要进行深度优先搜索或广度优先搜索的场景中，如社交网络分...

导读 本文将深入探讨图数据库的发展历程、Fabarta自研图数据库ArcGraph的产品优势，以及 ArcGraph 如何充分利用图和向量数据库的融合优势，为AI技术的发展提供强大支持。 图数据库最早诞生于上世纪六七十年代，起源于对复杂网络结构的理解和处理需求。随着社交网络、知识图谱、推荐系统等领域的发展，传统的关系型数据库在处理大规模、复杂的网络结构数据时面临挑战，这促使了图数据库技术从小规模图存储的1.0时代快速演进到分布式2.0时代。图数据库以其独特的数据模型和查询优势，逐渐在各种复杂分析场景中展现出强大的实力。近几年，人工智能技术快速发展，对新时代A...

导读：本文分享了在使用图分析引擎开发风控算法时遇到的挑战，以及我们采取的方案和措施，介绍环路检测算法在风控场景的探索和工程化方案，分享算法效率优化、硬件资源限制下的算法探索的一些经验。 ▌环路检测的背景与挑战 简单介绍一下环路检测的背景。在风险管理领域，环路检测是一种常用的技术，主要用于分析金融交易。当一个交易中，一笔款项经过一系列的转账操作并最终回到初始账户时，就会被认为是一个环路，可能被标记为高风险场景。这种分析技术对于需要处理大量交易并识别潜在欺诈活动的银行和其他金融机构尤其重要。 环路检测技术也存在一些挑战。首先是金融交易数据量庞大，往往涉及数十亿甚至更多的交易。其次现有的图分析...

导读：依托于Fabarta在金融行业应用图技术解决反洗钱业务领域问题成功经验，将图智能在反洗钱方向的应用实践进行总结并分享，主要包括以下几个方面： 全文目录： 反洗钱业务业务背景 当前反洗钱的业务流程及痛点 如何应用图智能进行反洗钱分析 案例介绍 总结 01业务背景 1.背景 反洗钱的重要性在这里就不赘述了。随着金融技术的快速发展，金融机构的体量迅速增长，犯罪分子的洗钱行为、手段越来越新，呈现出专业化、团伙化、隐蔽化的特点，为反洗钱工作带来了巨大的挑战。在以往的反洗钱工作中，金融机构积累了很多数据规则，但是因为洗钱手段不断翻新，这些积累的规则或模型并不能完全、及时地发现新的洗钱手段。...