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CoSky 1.1.9 发布 - 高性能、低成本服务治理平台

CoSky基于 Redis 的服务治理平台(服务注册/发现 & 配置中心) Consul + Sky=CoSky CoSky是一个轻量级、低成本的服务注册、服务发现、 配置服务 SDK,通过使用现有基础设施中的 Redis (相信你已经部署了Redis),不用给运维部署带来额外的成本与负担。 借助于 Redis 的高性能,CoSky提供了超高TPS&QPS (10W+/sJMH 基准测试)。CoSky结合本地进程缓存策略 +Redis PubSub,实现实时进程缓存刷新,兼具无与伦比的QPS性能 (7000W+/sJMH 基准测试)、进程缓存与 Redis 的实时一致性。 更新内容(1.1.9)🎉🎉🎉 修复:服务实例过期后心跳失效的问题。 服务注册与发现 配置中心 CoSky-Mirror (实时同步服务实例变更状态) CoSky-Mirror 就像一个镜子放在 Nacos、CoSky 中间,构建一个统一的服务发现平台。 Examples Service Consumer --RPC--> Service Provider Examples 安装 Gradl...

利用SQLite构建发明者量化数据库

摘要 数据是量化交易的源头,如何高效地管理大量数据是非常关键的环节,数据库是最佳的解决方案之一,现如今数据库的应用已经是各类日内交易、高频交易等策略的量化标准配置。本篇我们来研究一下发明者量化(FMZ.COM)内置的数据库,内容包括:如何创建数据表、存储数据、修改数据、删除数据、引用数据以及如何应用于实战。 如何选择数据库 熟悉发明者量化平台的应该知道,在这之前要想把数据保存到本地复用,只能用_G()函数,每次停止策略时,_G()函数会自动保存需要的信息。但如果想要保存更多更复杂的格式化数据,_G()函数显然就不太适用了,于是很多人想到了自建数据库来解决这个问题。 提到自建数据库,想必大家能想到Oracle、MySQL、KDB、OneTick、NoSQL...这些都是非常优秀的企业级别的应用,不管是功能还是性能都非常强大。但也面临几个问题:上手难度大,配置繁琐维护起来麻烦,这对于量化交易散户来说,有点用大炮打苍蝇的感觉,即使上手也只是用到很少一部分功能。 发明者量化内置数据库 接下来让我们认识一下发明者量化内置的轻型数据库,DBExec是发明者量化内置的一个关系型数据管理系统接口,基于...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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