今天跟大家聊聊我最近搞的这个“庞大股票行情”的实践记录，一开始接手的时候，我是有点懵的。
需求是这样的：要搞一个能够实时展示股票行情，并且数据量超级大的系统。想想看，几千只股票，每秒钟都在产生新的数据，这数据量，想想就头大。而且还得保证数据的准确性和实时性，这可不是闹着玩的。
第一步，选型。技术选型这块，我可是下了不少功夫。数据库要能扛得住这么大的并发写入，查询还得快。一开始我考虑的是MySQL，但是想想那个数据量，搞不好哪天就崩了。后来我盯上了NoSQL数据库，特别是时序数据库。最终，我选择了InfluxDB，专门用来存储时间序列数据，性能杠杠的。
第二步，数据源。有了数据库，接下来就是数据从哪儿来。免费的API接口，延迟太高，根本没法用。我还是咬咬牙，搞了个付费的股票数据接口。虽然花了点钱，但是数据质量和实时性总算是有了保障。
第三步，数据采集。数据源搞定，接下来就是写代码把数据搞到数据库里。我用Python写了个简单的爬虫，不停地从API接口拉取数据，然后把数据清洗一下，再写入InfluxDB。我直接用单线程跑，结果可想而知，数据根本追不上。后来我改成了多线程，并发拉取数据，总算是把速度提了上来。
第四步，数据展示。数据有了，总得展示出来给用户看。我用*写了个前端界面，通过API从InfluxDB查询数据，然后用图表的形式展示出来。为了让界面更加友我还加了一些实时刷新的功能，让用户能够第一时间看到最新的行情。
第五步，优化。系统跑起来之后，我发现还是有一些问题。比如，查询速度有点慢，CPU占用率有点高。于是我又开始了一轮优化。我优化了InfluxDB的查询语句，减少了不必要的数据读取。我还对Python爬虫进行了优化，减少了CPU的使用率。经过一番折腾，总算是把系统的性能提升了不少。
第六步，部署。一步，就是把系统部署到服务器上。我用Docker把整个系统打包成镜像，然后部署到云服务器上。为了保证系统的稳定性，我还加了监控，一旦出现问题，能够第一时间收到报警。
- 坑一：数据类型。刚开始，我把所有的数据都存成了字符串，结果查询的时候，速度慢得要死。后来我把数据类型改成了浮点数，速度立马就上来了。
- 坑二：时间戳。InfluxDB对时间戳的要求比较严格，必须是UTC时间。我没注意这个问题，导致数据存储的时候，时间都乱了。
- 坑三：并发写入。InfluxDB虽然支持高并发写入，但是如果写入的频率太高，还是会出问题。我通过调整写入的batch size，总算是解决了这个问题。
这回“庞大股票行情”的实践，让我学到了很多东西。不仅巩固了Python、*等技术，还对时序数据库有了更深入的了解。更重要的是，我学会了如何解决实际问题，如何优化系统性能。虽然过程很辛苦，但是结果还是令人满意的。以后有机会，我还会继续分享我的实践经验，希望对大家有所帮助。
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