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她抬眼:“还能压。”
陈帆没答话,而是调出预测引擎的核心调度模块。
当前的计算流程是按周期批处理的——每30秒统一抓取一次数据,然后启动分析模型。
这种节奏在低速环境下尚可接受,但在128Kbp的专线支持下,明显成了瓶颈。
他新建了一个后台服务进程,命名为“Predctor_Realtme”
。
在这个新进程中,预测算法不再等待整批数据,而是采用事件驱动方式:一旦接收到新的行情包,立即提取关键字段,对价格趋势做局部重算,并更新输出结果。
“现在,它会随时反应。”
他敲下最后一行代码,按下编译。
系统重新加载模块,主界面的预测曲线开始以更密集的频率跳动。
每一笔成交价变动后,虚线轨迹平均在7秒内完成修正。
林悦盯着屏幕角落的时间差标注:输入时间&bp;10:23:41.2,输出时间&bp;10:23:48.1。
延迟压缩到了7秒。
“够快了。”
她说。
“还不够。”
陈帆调出图形渲染层代码,“人眼看到的,才是真实的响应速度。”
前端页面仍用的是早期ASP框架,每次刷新都要重新生成整个图表,耗时严重。
他在客户端加入一层轻量级缓存,预先加载最近5秒的价格趋势,在本地模拟出动态延伸效果。
虽然实际计算仍在后台进行,但视觉上已接近实时追踪。
项目负责人上午十一点赶到实验室。
他没带其他人,手里拎着一份打印的测试计划表。
“我听说你们换了专线?”
他站到主控台前,目光落在显示器上不断跳动的曲线。
“刚通。”
陈帆调出实时监控面板,“目前每秒接收20条数据,预测延迟控制在10秒以内。”
负责人眯起眼:“比卫星行情快?”
“传统卫星推送有编码、上行、转发、解码四道环节,端到端延迟普遍在15秒以上。”
林悦在一旁补充,“我们直连交易所前置机,路径更短。”
负责人没说话,只是盯着“陆家嘴”
的模拟交易窗口。
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