腾讯自选股如何实现单位小时内完成千万级数据指令集

高所发，DB 的经年累月并成了 A-Server 的免费经年累月如果所发用量降下来，但是 6 个不间断内激活 1000w 的样本读库，经营范围推唯，唯法排录以及更正和更加新每一条样本的局数，也许不够针锋相比较

同类型用量的样本推唯，所发极高，中游免费，中游传输森林资源扛不；相比较所发不极高的状况，样本推唯不先。与组内小伙伴商用量，可以换用大样本平台推唯不失一种好的作法。看起来匹配解，但是大样本平台连接线，以及推行大样本平台的开发设计也是并不需要回头排期等流水程。

参考开源，不谋而合

经过了两周的专研和思考，我最终从： hadoop 的 mapreduce 分而治的理想主义 、 vert.x 的同类型异步样本传输 （本人超级喜好的一个开放性，用到后，其实不让写并成同步预定义了 ）以及 Linux 的驱动程录作业程录的三种卓越的设计者里面独创了一些思路 ，最终激活了 40 分钟跑出千万级别的样本改进！

1、Hadoop 的 mapreduce 分而治的理想主义

把特殊任务拆细分若干分，然后相应给一个 woker

让每个 worker 处理过程手里面的特殊任务，并把处理过程后的兄特殊任务汇集到一个 woker-Awoker-A 同类型由把所以的兄特殊任务结果，汇总处理过程，并返归来

独创

我可以把每一个大类相应给一个协程处理过程，而每一个协程只同类型由每一个大类下的所以样本，这样协程的数用量也就是大类的样本，这样进一步浪费了协程数用量，但是由于 merge 的结果在最终一步，这样的话驱动程录就并不需要传输处理过程后同类型用量样本，这一点与现今的驱动程录极小不符合，所以这里独创了把特殊任务发放的理想主义

2、Linux 的驱动程录作业程录（非 epoll）

在 Linux 的里面驱动程录作业里面，我们其实非 epoll 的模式里面，无论是 poll 和 select 的时候，都时会有一个 select 来同类型由近期的特殊任务命令行和相应，用官方的概述就是：select 轮训设置或检查贮藏 fd 标志位的样本结构透过下一步处理过程。如果付足平衡状态，就时会扭转到下一个步，激发反之亦然的进程函数命令行。

独创

这里可以参考 select 这个理应的角色，当然改进的人口众多是我可以减少多个协程来所发浏览所以大类，并透过发放大类处理过程，这样话，中游的协程池就可以来使的在激活一次作业后，马上透过下一次作业（因为相应特殊任务的协程多了），而不时会转回作业空闲的平衡状态。

这里就实际上用到网上的一张图：

3、vert.x 同类型异步样本传输

我将这个 vert.x 标红了，可以看到这里 vert.x 给我的独创是最关键也是最大者的。上述关键问题，我反复思考，我发现，似乎我如果正要的极高所发，或许导致了中游的免费阻抗过极高从而导致 DB 和中游免费扛不住。如果我能凹凸的所发， 而不是从某个整整点起 ，所发转换，也许就能彻底解决这个关键问题！

所发预定义我们写并成的多，但也许我们大家写并成的只是所发而不是只不过的异步，因为我们在开始或者函数汇总的结果中后期我们都时会用到情况严重，当然我也是有短整整没有写并成同类型异步的预定义了，所以理想主义表层了，具体案例如下分析：

这种在接续里面激活所发或者异步的处理过程，最终还是并不需要在接续程里面用到 wait 来情况严重等等所以寄存器的结果处理过程先毕，这样看起来提极高的吞吐用量，但是由于并不需要对所发寄存器或协程的结果透过汇总推唯，这样就注定要把大用量的结果给定传输到驱动程录，然后透过近期的转换。这样的异步更加像一种伪装异步。

而在 vert.x 里面是将水路的样本通信都是用了 callback 的方式处理过程，而正是这样，这个开放性的认真到了同类型样本传输的异步直觉。这里我们是不是这个开放性的核心理想主义：

Vertx 激活换用另一个程录，用一个寄存器来不能接受允诺（也可以是几个，肯定是几个，不是几百个），而把这个只不过要拒绝执行的特殊任务委托给另外一个寄存器来拒绝执行，从而不时会堵塞意味著寄存器

另外在 Vert.x 里面的作业模型也正是用到了 Linux 的 epoll 的政治设计模式的程录，大致如下

整体来看 vert.x 的认真到了：

1.非情况严重处理过程允诺，异步拒绝执行情况严重程录，保证了允诺处理过程的极高效性。

2.用到 Event Bus 政治事件端口来透过通讯，可以轻隆编写并成并成分布式、隆耦合、极高扩展性的程录

这里可以展现一下 Vert.x 的异步预定义

public class Server extends AbstractVerticle {

克隆预定义

对异步预定义乐意的小伙伴一定要是不是：

改进大修开始

独创了上述卓越的理想主义，我对自己的免费认真了以下改进：

1、我基底了 4 个协程池，分别是浏览大类 category、浏览 DB 前提电子邮件、根据唯法推唯中心等局数、和样本更加新归来写并成；

2、从主协程开始，不认真任何情况严重，浏览大类的协程协程池，每浏览一个大类，结果实际上丢到 channelA（不情况严重然后再次掐下大类）

3、浏览 DB 的协程，国安局 channelA，当发这两项样本的时候，浏览 DB 电子邮件，并将结果丢到 channelB（同上不认真任何情况严重，再次浏览下一条样本的结果给定）

4、帖兄局数协程池传输 channelB 的样本，然后根据唯法推唯处理过程帖兄的局数，并将结果给定丢到 channelC（同样不认真任何情况严重，再次推唯下一次的局数样本）

5、而样本归来写并成的协程同类型由命令行中游免费 A-Server，处理过程后先，打 log，标记处理过程的偏移用量（由于没有情况严重，并不需要上来最终所以样本究竟处理过程激活）

经营范围架构设计者如下：

改进真实感：

1、协程数 6w->100！ ，这里协程数从 6w 减至了 100 个协程就 Cover 住了整个项目

2、驱动程录用到状况，从前提跑出付到极少极少用到 1-2G 的正常驱动程录

3、CPU 的用到 460% 的用到率实际上减至 65%

4、推唯样本用量 1000w 的整整 6 个不间断所发唯不先到 46 分钟推唯激活！

概述

2022 年一个更进一步开始，没想到自己的仍要看到了真实感，自选股的经营范围里面也因此可以连接线中心等局数录列的 feed 流水，我看来这个是一个好的开始，在这个为基础，我们可以根据个人肖像画认真更加多的电脑推荐，后曾大伙的促请更加多是改作大样本平台推唯，而实际的推进和排期让我更加情愿用自己的方式以平均的并成本匹配的结构去改进激活，当然这次很幸运，自己的努力意味着了！

原文

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