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Netty(二):io请求处理过程解析

文接上一篇。上篇讲到netty暴露一个端口出来,acceptor, handler, pipeline, eventloop 都已准备好。但是并没体现其如何处理接入新的网络请求,今天我们就一起来看看吧。 1. eventloop主循环 上篇讲到,netty启动起来之后,就会有很多个eventloop线程会一直在循环工作(server通用特性),比如进行select或者执行task. 我们再来回顾 NioEventLoop 的实现方式吧! 我们先看看下 NioEventLoop 的类图吧: 看起来非常复杂,不管它。它核心方法自然是 run(); // io.netty.channel.nio.NioEventLoop#run @Override protected void run() { // 一个死循环检测任务, 这就 eventloop 的大杀器哦 for (;;) { try { switch (selectStrategy.calculateStrategy(selectNowSupplier, hasTasks())) { case SelectStrate...

金融市场高频数据应当如何管理 —— DolphinDB与pickle的性能对比测试和分析

金融市场L1/L2的报价和交易数据是量化交易研究非常重要的数据。国内全市场L1/L2的历史数据约为20~50T,每日新增的数据量约为20~50G。传统的关系数据库如MS SQL Server或MySQL均无法支撑这样的数据量级,即便分库分表,查询性能也远远无法达到要求。例如Impala和Greenplum的数据仓库,以及例如HBase的NoSQL数据库,可以解决这个数据量级的存储,但是这类通用的存储引擎缺乏对时序数据的友好支持,在查询和计算方面都存在严重的不足,对量化金融普遍采用的Python的支持也极为有限。 数据库的局限性使得一部分用户转向文件存储。HDF5,Parquet和pickle是常用的二进制文件格式,其中pickle作为Python对象序列化/反序列的协议非常高效。由于Python是量化金融和数据分析的常用工具,因此许多用户使用pickle存储高频数据。但文件存储存在明显的缺陷,譬如大量的数据冗余,不同版本之间的管理困难,不提供权限控制,无法利用多个节点的资源,不同数据间的关联不便,数据管理粒度太粗,检索和查询不便等等。 目前,越来越多的券商和私募开始采用高性能时序数据库...

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