股票市场前端监控

『壹』 证监会何时发布资金前端控制制度

融股中的券商股稍有反弹,银行股大涨,这个也是我们以前有过分析的现象,即券商股阶段性见顶了,但银行股涨得不够。另外我们也应该看到,那些之前强势的股票大幅拉升后剧烈回调的,又有强势上涨,这也是剧烈波动市场的正常现象,是短线机会。还有一些我们之前强调过的涨幅不大但技术面向好的股票,都在酝酿新一轮上涨行情。操作上,近期还是选股很重要,有黄金游戏的战友把书再拿起来好好地看看吧,会有收获,牛市初期、中期和后期都有什么特点,一轮一轮都是怎么轮动的,搞清楚

『贰』 视频监控类股票有哪些

1、亿通科技（300211）

公司视频监控业务是增长亮点。公司的视频监控业务同比增长12938%，成为公司营收增长的主要来源。公司与其他视频监控业务的区别主要在于公司是借助于有线网络实现视频监控，成本较低。

并且由于有线网络视频监控更加安全，更有利于最新政府的相关部门包括公安局等采购，所以我们认为未来公司的视频监控业务仍将有较大的增长空间。

2、英飞拓（002528 ）

公司是国内为数不多的高端安防产品供应商之一。其主要产品构成为前、后端视频监控系统，传输类产品及出入口控制产品。

其中公司核心产品矩阵切换器、快球和光端机国内市场占有率分别为126%、53%及85%，居行业第一。2011年公司综合毛利率达5624%。2012年4月，公司荣膺2011年全球安防50强，排名第24名。

3、海康威视（002415）

前端摄像机正在经历从标清到高清，从模拟到数字的转换。行业转型当口，各厂商正处于跑马圈地的阶段，海康在这个时候切入前端，可谓是抓住了行业契机。海康目前是国内唯一拥有自主机芯的厂商，前端全系列产品业已形成，产品上与国外厂商相比不存在劣势。

4、世纪瑞尔（300150）

公司目前手握订单近6亿，主营产品属于站后项目，在铁路安防监控系统等某些细分市场拥有垄断地位。我国高铁建设高峰期在2012-2013年，故公司主营收入也将在2012年开始进入高增长期，未来成长确定。

5、华平股份（300074）

公司此前的产品主要是基于互联网的视频会议系统，此次推出基于3G 网络及WIFI 的无线视频终端，利用了公司现有的核心视音频传输技术、网络自适应技术、大规模组网技术等核心技术，并针对无线网络的特点进行了相应优化。

6、高德红外（002414）

公司红外行业的需求增长呈现出平稳增长与脉冲式增长叠加的趋势，看好红外行业以及公司的长期发展。红外热成像仪在军事信息化、现代化的进程中扮演重要的角色，尤其是目前非对称战争背景下，夜战能力对作战效能至关重要，我军红外装备的普及程度与外军相比，尚有很大的提升空间。

『叁』 怎样完善股票市场的操控犯罪行为

股票的累计市值是指上市公司最新市值与成立以来的分红业绩之和。
市值是指一家上市公司的发行股份按市场价格计算出来的股票总价值，其计算方法为每股股票的市场价格乘以发行总股数。整个股市上所有上市公司的市值总和，即为股票总市值。股票的市场交易价格主要有：开市价，收市价，最高价，最低价。收市价是最重要的，是研究分析股市以及抑制股票市场行情图表采用的基本数据。
股票市值与上市公司资产可以说是没有什么直接的关系。股价短期来说是随着市场的冷热度而定的。长期是根据公司的赚钱能力。

公司的账面价值，简单地说是指净资产除以发行的总股份，一般情况下股票的市值会高于其账面价值，而账面价值也是公司可以分发给股东的最大的资产，但一般情况下，不会分发，因为公司还要经营。

上市公司的业绩对股价有哪些影响
炒股票虽然有各种各样的题材，但总的来说，一般都是炒经营业绩或与经营业绩相关的题材。所以在股市上，股票的价格与上市公司的经营业绩呈正相关关系，业绩愈好，股票的价格就愈高；业绩差，股票的价格就要相应低一些。但这一点也不绝对，有些股票的经营业绩每股就那么几分钱，其价格就比业绩胜过它几十倍的股票还高，这在股市上是非常正常的。

由于股票的价格是由竞争决定，只要股民愿意、有足够的资金，且在股票交易过程中遵纪守法，其最后的成交价就由出价最高的一方决定。
从理论上来讲，经营业绩对股价的影响通常用两个公式来表达，一个是股价的静态计算公式，另一个是动态计算公式，净态的计算公式如下：
P=L/i
其中P是股票的价格，L是每股股票的税后利润、i是股民进行其它投资时可取得的平均投资利润率，一般用储蓄利率代替，因为储蓄是当前股民所能从事的最普通和最便利的投资方式。
这个公式的意义是，当股民从事其它投资每元可获得收益i时，若在投资股票时要取得收益L，股民所必须支付的资金量就为P，此时，投资股票的收益就与其它投资相等。
如一年期定期储蓄存款利率为10.98%，现某只股票的税后利润为每股0.66元，按上述公式计算，则该股票的价格就为6.01元。此时，将6.01元投资于股票或将其存银行，其投资收益都一样。
在上式中，股票的价格与经营业绩成正比、与其它投资的平均利润率成反比。如果上市公司的经营业绩提高或储蓄的利率降低，都将会导致股票的价格上升。如1996年5月后，中国人民银行两次调低居民储蓄利率，就导致上海股市股票价格上涨一倍多。
但用这个公式来计算股价并不准确。事实上股票市场上的股价也不是因此而确定的，影响股票价格变化的因素也不仅是经营业绩和平均投资利润率两项。另外，上市公司的经营业绩也会随着经营环境及产品市场的竞争而变化。上例中，如果下一年上市公司的经营业绩降到每股0.55元，按此公式计算，其股票价格就会下跌到5元多。如果股民在本年度就预测到上市公司下年度的业绩会降低，则就不会用每股6.01元的价格去购买股票，而只会用5元多的价格去购买这只股票。
上面这种计算股票价格的方法是一种静态法，它假定所选用的参数如股票的税后利润及储蓄利率是一成不变的，其结果肯定会有相当的误差。
虽然股票的价格难以用一个精确的公式来表示，但有一点，它总是和上市公司的业绩即税后利润成正比或成正相关关系的。税后利润愈大，股民的投资收益就高，相应地，股票的价格就愈高。
公司的价值，投资者所认为的公司的价值，不仅包括公司当前的价值即账面价值。还包括对于公司未来成长的预期，说的理论一点是指对于公司未来现金流量的预期。 股票价格的涨跌理论上讲是应该围绕公司价值涨跌，从长期来看所有的市场都会如此。
但从短期来看，波动的幅度各个国家的市场不一样，中国的市场没有做空机制，因此缺乏一种稳定市场的均衡机制，这样会使股票的涨跌幅度，被无限放大，甚至会极度脱离公司价值。 上市公司一般不会等于账面价值，因为一旦小于账面价值，将面临清算的危险。
中国美国股市九大差异比较
作者：董登新
中美股市在运行格局上的最大区别就是：中国A股市场的牛熊交替一般表现为“快牛慢熊”，
而美国股市的牛熊交替则大多表现为“慢牛短熊”。事实上，在美股“慢牛短熊”与A股“快
牛慢熊”的背后，折射出的是中美两国股市存在的重大差异性。
世界两大经济体股市比较
（注：表中数据截止2014年1月28日，美国股市不包括并购后的欧洲市场部分）
（一）投融资平台架构。美国拥有世界规模最大、结构最完善的多层次资本市场，从现货到远
期、期货、期权，从场内市场到场外市场，从国内市场到国际市场，它不但为企业提 供了一
个多层次、多元化的融资渠道，同时也为投资者提供了一个组合投资、分散风险的投资平台。
然而，中国资本市场体系却是不健全、不完善的，我们有现货市场，但衍生市场十分欠缺；我
们有相对发展较快的场内市场，但场外市场规模狭小；此外，与拥有150万亿总资产的银行业
相比，中国股市、债市、基市规模仍很狭小。因此，中国企业融资偏好集中于银行贷款，老百
姓财富保管偏好银行存款。单一而狭窄的投融资渠道，无法形成组合投资、分散投资，在理财
无门、保值无路的情况下，投资者除了炒还是炒！
（二）国民投资心态。美国拥有全国统筹、全民覆盖、全国统一、以税代费的社保体系，以及
雇主设立的补充养老、补充医保福利，使得国民从摇篮到坟墓全程均有足够保障，再加上美国
民众在家庭理财上十分看重养老需求，并将养老作为家庭理财的终极目标，因此，其投资目标
2014-05-30 阿根师傅 阅 7838 转 99 分享： 微信 转藏到我的图书馆
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更长远，投资行为更理性、更从容、更快乐！相反，中国现代社保制度建立的时间较短，除了
城镇职工社保外，农民社保及城镇居民社保只是象征性地覆盖、保障程度很低，而且大多数雇
主均不提供补充养老和补充医保，因此，除了机关事业单位职工及城镇职工以外，大多数中国
人仍然依靠养子防老或是个人储蓄养老。在国民保障不足的前提下，投资者缺乏安全感，投资
心态更加浮躁、急功近利，他们希望通过短炒赚快钱、发大财，甚至一夜暴富，这是一种比较
普遍的投机心态。这种心态也造成了中国股市“投资不足、投机有余”的格局。
（三）上市公司质与量。上市公司是股市的生命线。美国股市是一个开放的国际市场，美国不
仅拥有世界大批一流的跨国公司，例如，可口可乐、麦当劳、IBM、微软、苹果等，而且还有
来自世界各地的优秀企业为其提供保质足量的上市资源。相反，我国A股市场只是一个封闭的
市场，国内缺乏世界一流的知名企业，而且也不允许外国企业来上市，市场甚至非常害怕听
到“国际板”的声音。
（四）投资者结构。美国股市是一个典型的“机构市”，作为机构市的两大支撑，美国共同基
金净资产高达14万亿美元，美国私人养老金总资产高达21万亿美元，后者超过美国股市总市
值。更何况，美国股市作为一个开放的国际市场，它还拥有大量来自国外的投行及机构投资
者。相反，中国股市是一个典型的“散户市”。中国证券投资基金净资产仅有3万亿人民币，
中国企业年金总资产仅有0.5万亿人民币，与20多万亿的A股总市值相比，相差甚远。我们虽有
QFII，但总规模小得可怜。机构市多空双边博弈主要在机构之间展开，比较容易达成一种“均
衡市”，相反，散户市的机构则大多将散户作为博弈对象，更容易形成机构优势，猎杀散户，
而且市场更容易剧烈振荡。
（五）IPO体制。美国的注册制充分发挥市场决定作用，IPO成败主要在发行人与投资者之间进
行博弈，政府绝对不会干预IPO定价和IPO节奏，而且高效率、低成本的IPO注册制，极大地降
低了IPO身价，并充分满足了企业的IPO需求以及投资者的投资需求。相反，中国A股的核准制
过份强调行政审批与行政干预，并代替投资者判断IPO公司的投资价值，而且直接干预IPO节
奏，政府大包大揽不仅使得权力寻租与道德风险增大，IPO身价暴涨，而且使得市场投机更加
猖獗，投资者似乎从不懂得何为用脚投票。美国公司对待IPO的态度十分谨慎，一个公司从私
人公司变成公众公司，是否值得，能否经得住投资者考验？因此，美国公司将IPO看成是开学
典礼，相反
，中国企业则将IPO看成是毕业典礼。
（六）退市机制。众所周知，美国退市制度的市场化程度极高，退市效率更高，尤其是1美元
退市法则，它将谁该退市的“裁决权”完全交由市场及投资者。1995年至2002年之间，美国三
大股市总计退市7000多家，其中，主动退市（比方私有化）约占一半，另一半退市则属于不能
满足持续挂牌标准而退市的，在这一类退市中，有超过一半是被1美元退市法则“判决”退市
的。在中国，A股退市制度只有净利润退市标准一项，由于退市标准单一，而且净利润可操
纵，因此，现行A股退市制度形同虚设，不仅导致垃圾股死不退市，而且垃圾股炒作成风，严
重扭曲股价信号。如果说，美国股市是“大进大出”的，那么，中国股市则处在“上市难、退
市更难”的尴尬境地。
（七）公司分红。在美国，无论是普通股或是优先股，上市公司主要以现金分红为主，而且分
红的主流模式都是“按季分红”，即一年分红四次，每次分红的时间间隔及分红水平基本相
等。只有少数公司一年分红一次或两次，当然也有公司不分红的。不过，在中国，上市公司从
来不会按季分红，甚至一年分红两次也只是个案，大多数上市公司一年分红一次，而且分红水
平不高，带有很强的“象征性”，当然，不少公司甚至多年不分红。相比之下，美国公司重回
报，中国公司重圈钱，这就是上市公司对待股东的态度差异。
（八）监管模式。美国证券监管模式是三位一体（行政手段、经济手段、法律手段）的全方位
监管。美国证监会（SEC）的监管重心在二级市场，主要强调事后监管，其监管之严厉、监管
之高效，世界知名，令上市公司、证券中介及其高管们不得不小心谨慎、严格自律。此外，美
国还有集体（集团）诉讼机制及强大的市场做空机制，这让上市公司及证券中介更不敢越雷池
半步。在中国，证券监管模式是单一的行政监管，而证监会的监管重心主要放在IPO前端，主
要精力是IPO审查和审批，因此，相应淡化了IPO之后的监管，或者出现IPO之后的监管乏力、
低效的现象。在美国，IPO容易，但上市后难受；在中国，则是IPO艰难，上市后就万事大吉。
相比之下，美国的监管模式更能震慑证券犯罪，并能有效打击犯罪；中国的监管模式则无法有
效威慑并打击欺诈上市、信息造假、内幕交易、操纵市场等证券犯罪行为。此外，美国有萨班
斯法案（Sarbanes-Oxley Act），它可以让证券犯罪分子“牢底坐穿”、“倾家荡产”，而中
国却没有如此严峻立法，犯罪成本较低，缺乏法律威慑力。
（九）牛熊交替周期。正是由于中美两国股市存在的上述重大差异，才直接导致了中美两国股
市牛熊交替的周期性差异之巨大：美国股市的运行周期一般表现为“慢牛短熊”；而中国股市
的运行格局则一般表现为“快牛慢熊”。美国的慢牛一般可以维持5至7年以上，其熊市一般为
1至3年。相反，中国股市的牛市短则不足1年，长则不超过3年，而熊市则长达5至7年。不过，
从本质上讲，股市是经济的晴雨表。经济增长质量好坏，是决定股市长期趋势的“基本面”，
它对股市牛熊交替的周期性特征也具有决定性的影响。

『肆』 安防概念股，安防概念股票有哪些

安防概念股
，安防概念股票：“十二五”安防业高速增长，视频监控系统产值将破千亿。随着“平安城市”建设的不继深入，与安防概念股相关的上市公司将获得持续健康的发展。目前，上市公司海康威视、大华股份是视频监控行业龙头，占据了后端DVR市场半壁江山。今年第二季度开始，一场意料之外的“价格战”打乱了视频监控既有的行业格局，行业内企业存亡两极分化，集中度进一步提升。与此同时，龙头企业的全产品线日益成熟，从稳占超过60%的后端DVR市场，挺进前端摄像头领域。

『伍』 如何通过雪球查询股票之前的变动状况

一. 雪球公司介绍

雪球 聪明的投资者都在这里。

web 1.0：新闻资讯，股价信息，K线图
web 2.0：SNS 订阅，分享，聊天
web 3.0：移动 APP，交易闭环
雪球现在员工数还不到100，其中技术人员占一半。去年9月C轮融资4kw刀。我们现在的技术栈由下列组件组成：Java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我们当前是租用IDC机房自建私有云，正在往“公私混合云”方向发展。

在雪球上，用户可以获取沪深港美2w+股票的新闻信息，股价变化情况，也可以获取债券，期货，基金，比特币，信托，理财，私募等等理财产品的各类信息，也可以关注雪球用户建立的百万组合，订阅它们的实时调仓信息，还可以关注雪球大V。雪球当前有百万日活跃用户，每天有4亿的API调用。App Store 财务免费榜第 18 名。历史上曾排到财务第二，总免费榜第 19。

二. 雪球当前总体架构

作为一个典型的移动互联网创业公司，雪球的总体架构也是非常典型的设计：

最上层是三个端：web端，android端和iOS端。流量比例大约为 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端并不提供。
接入层以及下面的几个层，都在我们的自建机房内部。雪球当前只部署了一个机房，还属于单机房时代。正在进行“私有云+公有云混合部署”方案推进过程中。
我们当前使用 nodejs 作为 web 端模板引擎。nodejs 模块与android 和 ios 的 app 模块一起属于大前端团队负责。
再往下是位于 nginx 后面的 api 模块。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一样，雪球也有一个遗留的大一统系统，名字就叫 snowball 。最初，所有的逻辑都在 snowball 中实现的。后来慢慢的拆出去了很多 rpc 服务，再后来慢慢的拆出去了一些 http api 做成了独立业务，但即便如此，snowball 仍然是雪球系统中最大的一个部署单元。
在需要性能的地方，我们使用 netty 搭建了一些独立的接口，比如 quoto server，是用来提供开盘期间每秒一次的股价查询服务，单机 qps 5w+，这个一会再细说；而 IM 服务，起初设计里是用来提供聊天服务，而现在，它最大的用途是提供一个可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下发容量，这个也一会再细说。
雪球的服务化拆分及治理采用 twitter 开源的 finagle rpc 框架，并在上面进行了一些二次开发和定制。定制的功能主要集中在 access log 增强，和 fail fast，fail over 策略及降级开关等。 finagle 的实现比较复杂，debug 和二次开发的门槛较高，团队内部对此也进行了一些讨论。
雪球的业务比较复杂，在服务层中，大致可以分为几类：第一类是web1.0，2.0 及基础服务，我们称为社区，包括用户，帖子，新闻，股价，搜索等等，类比对象就是新浪财经门户+微博；第二类是组合及推荐，主要提供股票投资策略的展示和建议，类比对象是美国的motif；第三类是通道，类似股市中的“支付宝”，接入多家券商，提供瞬间开户，一键下单等等各种方便操作的功能。
雪球的业务实现中，包含很多异步计算逻辑，比如搜索建索引，比如股票涨跌停发通知，比如组合收益计算等等，为此，我们设计了一个独立的 Thread/Task 模块，方便管理所有的后台计算任务。但随着这些 task 越来越多，逻辑差异越来越大，一个统一的模块并不是总是最佳的方案，所以，我们又把它拆成了两大类：流式的，和批量式的。
雪球的推荐体系包括组合推荐“买什么”和个性化推荐。我们最近正在重新梳理我们的大数据体系，这个感兴趣的话可以单聊。
最下面是基础设施层。雪球基础设施层包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
线上服务之外，我们的开发及后台设施也很典型：gitlab开发，jenkins打包，zabbix 监控系统向 openfalcon 迁移，redimine向confluence迁移，jira，以及内部开发的 skiing 后台管理系统。
** 三. 雪球架构优化历程**

首先描述一下标题中的“股市动荡”定语修饰词吧：

上证指数从年初的3000点半年时间涨到了5000多，6月12号达到最高点5200点，然后就急转直下，最大单日跌幅 8.48%，一路跌回4000点以下。最近一周都在3900多徘徊。

3月最后一周，A股开户 166万户，超过历史最高纪录 2007年5月第二周165万户。

4月份，证监会宣布A股支持单用户开设多账户。

6月底，证金公司代表国家队入场救市。

7月份，证监会宣布严打场外配资。

中国好声音广告第一晚，带来超过平时峰值200倍的注册量

挑战：小 VS 大：

小：小公司的体量，团队小，机器规模小
大：堪比大公司的业务线数量，业务复杂度，瞬间峰值冲击

雪球的业务线 = 1个新浪财经 + 1 个微博 + 1 个 motif + 1 个大智慧/同花顺。由于基数小，API调用瞬间峰值大约为平时峰值的 30+ 倍。

挑战：快速增长，移动互联网 + 金融，风口，A股大盘剧烈波动。

首先，在app端，在我们核心业务从 web2.0 sns 向 3.0 移动交易闭环进化的过程中，我们开发了一个自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加离线 h5 页面，以此来支撑我们的快速业务迭代。当前，雪球前端可以做到 2 周一个版本，且同时并行推进 3 个版本：一个在 app store 等待审核上线，一个在内测或公测，一个在开发。我们的前端架构师孟祥宇在今年的 wot 上有一个关于这方面的详细分享，有兴趣的可以稍后再深入了解。

雪球App实践—构建灵活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769

另外，为了保障服务的可用性，我们做了一系列的“端到端服务质量监控”。感兴趣的可以搜索我今年4月份在环信SM meetup上做的分享《移动时代端到端的稳定性保障》。其中在 app 端，我们采用了一种代价最小的数据传输方案：对用户的网络流量，电池等额外消耗几乎为0

每个请求里带上前一个请求的结果

succ or fail ： 1 char
失败原因：0 - 1 char
请求接口编号： 1 char
请求耗时：2 - 3 char
其它：网络制式，etc
炒股的人大多都会盯盘：即在开盘期间，开着一个web页面或者app，实时的看股价的上下跳动。说到“实时”，美股港股当前都是流式的数据推送，但国内的A股，基本上都是每隔一段时间给出一份系统中所有股票现价的一个快照。这个时间间隔，理论上是3秒，实际上一般都在5秒左右。 交了钱签了合同，雪球作为合作方就可以从交易所下属的数据公司那里拿到数据了，然后提供给自己的用户使用。

刚才介绍总体架构图的时候有提到 quote server ，说到这是需要性能的地方。

业务场景是这样的，雪球上个人主页，开盘期间，每秒轮询一次当前用户关注的股票价格变动情况。在内部，所有的组合收益计算，每隔一段时间需要获取一下当前所有股票的实时价格。起初同时在线用户不多，这个接口就是一个部署在 snowball 中的普通接口，股价信息被实时写入 redis ，读取的时候就从 redis 中读。后来，A股大涨，snowball 抗不住了。于是我们就做了一个典型的优化：独立 server + 本地内存存储。开盘期间每次数据更新后，数据接收组件主动去更新 quote server 内存中的数据。 后续进一步优化方案是将这个接口以及相关的处理逻辑都迁移到公有云上去。

对于那些不盯盘的人，最实用的功能就是股价提醒了。在雪球上，你除了可以关注用户，还可以关注股票。如果你关注的某只股票涨了或跌了，我们都可以非常及时的通知你。雪球上热门股票拥有超过 50w 粉丝（招商银行，苏宁云商）粉丝可以设置：当这支股票涨幅或跌幅超过 x%（默认7%）时提醒我。曾经连续3天，每天超过1000股跌停，证监会开了一个会，于是接下来2天超过1000股涨停

原来做法：

股票涨（跌）x%，扫一遍粉丝列表，过滤出所有符合条件的粉丝，推送消息
新做法：

预先建立索引，开盘期间载入内存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
问题：有时候嫌太及时了：频繁跌停，打开跌停，再跌停，再打开。。。的时候
内部线上记录：

4台机器。
单条消息延时 99% 小于 30秒。
下一步优化目标：99% 小于 10 秒
IM 系统最初的设计目标是为雪球上的用户提供一个聊天的功能:

送达率第一
雪球IM：Netty + 自定义网络协议
Akka ： 每个在线client一个actor
推模式：client 在线情况下使用推模式
多端同步：单账号多端可登录，并保持各种状态同步
移动互联网时代，除了微信qq以外的所有IM，都转型成了推送通道，核心指标变成了瞬间峰值性能。原有架构很多地方都不太合适了。

优化：

分配更多资源：推送账号actor池
精简业务逻辑：重复消息只存id，实时提醒内容不推历史设备，不更新非活跃设备的session列表等等
本地缓存：拉黑等无法精简的业务逻辑迁移到本地缓存
优化代码：异步加密存储，去除不合理的 akka 使用
akka这个解释一下：akka 有一个自己的 log adapter，内部使用一个 actor 来处理所有的 log event stream 。当瞬间峰值到来的时候，这个 event stream 一下子就堵了上百万条 log ，导致 gc 颠簸非常严重。最后的解决办法是，绕过 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender

线上记录：5w/s （主动限速）的推送持续 3 分钟，p99 性能指标无明显变化

7月10号我们在中国好声音上做了3期广告。在广告播出之前，我们针对广告可能带来的对系统的冲击进行了压力测试，主要是新用户注册模块，当时预估广告播出期间2小时新注册100万

压测发现 DB 成为瓶颈：

昵称检测 cache miss > 40%
昵称禁用词 where like 模糊查询
手机号是否注册 cache miss > 80%
注册新用户：5 insert
优化：

redis store：昵称，手机号
本地存储：昵称禁用词
业务流程优化：DB insert 操作同步改异步
下一步优化计划：

将 sns 系统中所有的上行操作都改成类似的异步模式
接口调用时中只更新缓存，而且主动设置5分钟过期，然后写一个消息到 mq 队列，队列处理程序拿到消息再做其它耗时操作。
为了支持失败重试，需要将主要的资源操作步骤都做成幂等。
前置模块HA：

合作方合规要求：业务单元部署到合作方内网，用户的敏感数据不允许离开进程内存
业务本身要求：业务单元本身为有状态服务，业务单元高可用
解决方案：

使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多个 jvm 实例之间做数据同步。

java 启动参数加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具连接

关于前置模块，其实还有很多很奇葩的故事，鉴于时间关系，这里就不展开讲了。以后有机会可以当笑话给大家讲。

组合净值计算性能优化：

一支股票可能在超过20万个组合里（南车北车中车，暴风科技）
离线计算，存储计算后的结果
股价3秒变一次，涉及到这支股票的所有组合理论上也需要每 3 秒重新计算一次
大家可能会问，为什么不用户请求时，实时计算呢？这是因为“组合净值”中还包括分红送配，分股，送股，拆股，合股，现金，红利等等，业务太过复杂，开发初期经常需要调整计算逻辑，所以就设计成后台离线计算模式了。当前正在改造，将分红送配逻辑做成离线计算，股价组成的净值实时计算。接口请求是，将实时计算部分和离线计算部分合并成最终结果。

实际上，我们的计算逻辑是比较低效的：循环遍历所有的组合，对每个组合，获取所有的价值数据，然后计算。完成一遍循环后，立即开始下一轮循环。

优化：

分级：活跃用户的活跃组合，其它组合。
批量：拉取当前所有股票的现价到 JVM 内存里，这一轮的所有组合计算都用这一份股价快照。
关于这个话题的更详细内容，感兴趣的可以参考雪球组合业务总监张岩枫在今年的 arch summit 深圳大会上的分享：构建高可用的雪球投资组合系统技术实践 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825

最后，我们还做了一些通用的架构和性能优化，包括jdk升级到8，开发了一个基于 zookeeper 的 config center 和开关降级系统

四. 聊聊关于架构优化的一些总结和感想

在各种场合经常听说的架构优化，一般都是优化某一个具体的业务模块，将性能优化到极致。而在雪球，我们做的架构优化更多的是从问题出发，解决实际问题，解决到可以接受的程度即可。可能大家看起来会觉得很凌乱，而且每个事情单独拎出来好像都不是什么大事。

我们在对一个大服务做架构优化时，一般是往深入的本质进行挖掘；当我们面对一堆架构各异的小服务时，“架构优化”的含义其实是有一些不一样的。大部分时候，我们并不需要（也没有办法）深入到小服务的最底层进行优化，而是去掉或者优化原来明显不合理的地方就可以了。

在快速迭代的创业公司，我们可能不会针对某一个服务做很完善的架构设计和代码实现，当出现各种问题时，也不会去追求极致的优化，而是以解决瓶颈问题为先。

即使我们经历过一回将 snowball 拆分服务化的过程，但当我们重新上一个新的业务时，我们依然选择将它做成一个大一统的服务。只是这一次，我们会提前定义好每个模块的 service 接口，为以后可能的服务化铺好路。

在创业公司里，重写是不能接受的；大的重构，从时间和人力投入上看，一般也是无法承担的。而“裱糊匠”式做法，哪里有性能问题就加机器，加缓存，加数据库，有可用性问题就加重试，加log，出故障就加流程，加测试，这也不是雪球团队工作方式。我们一般都采用最小改动的方式，即，准确定义问题，定位问题根源，找到问题本质，制定最佳方案，以最小的改动代价，将问题解决到可接受的范围内。

我们现在正在所有的地方强推3个数据指标：qps，p99，error rate。每个技术人员对自己负责的服务，一定要有最基本的数据指标意识。数字，是发现问题，定位根源，找到本质的最重要的依赖条件。没有之一。

我们的原则：保持技术栈的一致性和简单性，有节制的尝试新技术，保持所有线上服务依赖的技术可控，简单来说，能 hold 住。

能用cache的地方绝不用db，能异步的地方，绝不同步。俗称的：吃一堑，长一智。

特事特办：业务在发展，需求在变化，实现方式也需要跟着变化。简单的来说：遗留系统的优化，最佳方案就是砍需求，呵呵。

『陆』 证券公司在深交所新股申购中有哪些前端监控义务

您好，证券公司在深交所新股申购中有以下前端监控义务：
1.有义务根据投资者持有市值数据，做好对投资者网上申购数量的前端监控
2.有义务对不合格、休眠、注销和无市值证券账户参与新股申购的违规行为进行前端监控
3.有义务根据相关规定做好创业板投资者适当性管理的前端监控

『柒』 安防概念股有哪些

安防概念股，安防概念股票：“十二五”安防业高速增长，视频监控系统产值将破千亿。随着“平安城市”建设的不继深入，与安防概念股相关的上市公司将获得持续健康的发展。目前，上市公司海康威视、大华股份是视频监控行业龙头，占据了后端DVR市场半壁江山。今年第二季度开始，一场意料之外的“价格战”打乱了视频监控既有的行业格局，行业内企业存亡两极分化，集中度进一步提升。与此同时，龙头企业的全产品线日益成熟，从稳占超过60%的后端DVR市场，挺进前端摄像头领域。
安防概念股有：鑫龙电器、 输变电设备、同有科技、 北信源 、同洲电子 、航天晨光、美亚柏科 、海康威视 、华平股份 、绿盟科技 、东方网力、计算机硬件、 振芯科技、达实智能、实益达 、 大立科技 、英飞拓 、航天长峰、 计算机硬件、川大智胜、鹏博士 、国电南自、输变电设备、大华股份、安居宝、宜通世纪、拓尔思、任子行、拓邦股份、电子器件、蓝盾股份、银江股份。

『捌』 安防股票有哪些

安防概念股，安防概念股票：“十二五”安防业高速增长，视频监控系统产值将破千亿。随着“平安城市”建设的不继深入，与安防概念股相关的上市公司将获得持续健康的发展。目前，上市公司海康威视、大华股份是视频监控行业龙头，占据了后端DVR市场半壁江山。今年第二季度开始，一场意料之外的“价格战”打乱了视频监控既有的行业格局，行业内企业存亡两极分化，集中度进一步提升。与此同时，龙头企业的全产品线日益成熟，从稳占超过60%的后端DVR市场，挺进前端摄像头领域。
安防概念股有：鑫龙电器、
输变电设备、同有科技、
北信源
、同洲电子
、航天晨光、美亚柏科
、海康威视
、华平股份
、绿盟科技
、东方网力、计算机硬件、
振芯科技、达实智能、实益达
、
大立科技
、英飞拓
、航天长峰、
计算机硬件、川大智胜、鹏博士
、国电南自、输变电设备、大华股份、安居宝、宜通世纪、拓尔思、任子行、拓邦股份、电子器件、蓝盾股份、银江股份。

『玖』 html怎么实现这种股票实时更新的功能，求大神指导。膜拜！！！

单靠html肯定是实现不了实时更新的啊...
首先得有数据的来源，可能是某个网站，然后他应该会有接口，你通过接口获得数据，然后再在你的后台解析数据。后端实时解析数据，前段可以每隔几秒或几十、几百毫秒对后端进行数据请求，再在前端网页上面显示出来。
总得来说是一个比较大的工程，别以为一个html就能把所有的事都干了。

『拾』 前端开发 股票的网页如何实现消息的实时更新

传统方式：
每隔一个时间段（比如5秒）发一次 http 请求，获取更新数据，布局到页面。
缺陷：频繁的请求I，耗费服务器资源较大

“高级”方式：利用 webSocket
新技术，需要高级浏览器（比如 Chrome）支持。