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雪球炒美股怎么出金啊？

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如何通过雪球查询股票之前的变动状况

雪球公司简介雪球聪明的投资人都来了。Web 1.0:新闻资讯，股价资讯，k线图web 2.0:SNS订阅，分享，聊天web 3.0:手机APP，交易闭环滚雪球。目前员工不到100人，其中技术人员占一半。去年9月，C轮融资4kw刀。我们目前的技术栈由以下组件组成：Java、Scala、Akka、Finagle、Nodejs、Docker、Hadoop。目前租用IDC机房自建私有云，正在向“公私混合云”发展。在雪球上，用户可以获得上海、深圳、香港、美国2w只股票的新闻资讯和股价变化，以及债券、期货、基金、比特币、信托、理财、私募等各类理财产品的信息。他们还可以关注雪球用户建立的百万组合，订阅他们的实时调仓信息，还可以关注雪球大v，目前雪球日活跃用户数百万，每天API调用4亿次。App Store在金融免费榜排名第18。历史上排名财经第二，总免费榜第19。二。雪球目前的整体架构作为一家典型的移动互联网创业公司，雪球的整体架构也是非常典型的设计：顶层有三个终端：web、android和iOS。流量大概是2: 4: 4。web3.0的交易功能在web端没有提供。接入层及以下各层都在我们自建的机房里面。目前雪球只部署了一个机房，还属于单间时代。“私有云与公有云混合部署”方案正在推进。我们目前使用nodejs作为web端模板引擎。Nodejs模块和android、ios的app模块一起，属于大前端团队。然后是nginx背后的api模块。像linkedin的leo和微博的v4一样，雪球也有一个遗留的统一系统，名为雪球。最初，所有的逻辑都在雪球中实现。后来慢慢去掉了很多rpc服务，再慢慢去掉了一些http api成为独立服务，但即便如此，雪球仍然是雪球系统中最大的部署单元。在需要性能的地方，我们用netty设置一些独立的接口，比如quoto server，用来在开盘期间提供一秒一次的股价查询服务。单qps 5w，后面会详细介绍；IM服务的设计初衷是提供聊天服务，而现在，它最大的目的是提供一个可靠的推送通道，具有5w/s的消息传递能力，后面会详细介绍。雪球的服务拆分和治理采用了twitter开源的finagle rpc框架，并在其上进行一些二次开发和定制。定制功能主要集中在访问日志增强、快速故障切换、故障切换策略和降级切换等方面。finagle实现复杂，调试和二次开发门槛高，团队内部也有讨论。雪球的业务比较复杂，在服务层大致可以分为几类：第一类是web1.0、2.0和基础服务，我们称之为社区，包括用户、帖子、新闻、股价、搜索等。类比对象是新浪财经门户微博；第二类是组合推荐，主要提供股票投资策略的展示和建议。类比对象是母题；美国的；第三类是渠道，类似于股市中的“支付宝”。接入多家券商，提供即时开户、一键下单等便捷操作功能。雪球的业务实现包括很多异步计算逻辑，比如搜索和索引，比如股票涨跌停止发送通知，比如投资组合收益计算等。因此，我们设计了一个独立的线程/任务模块来方便地管理所有后台计算任务。然而，随着这些任务数量的增加，逻辑差异也越来越大，统一的模块并不总是最佳的解决方案。因此，我们将其分为两类：流式和批处理。雪球的推荐系统包括组合推荐“买什么”和个性化推荐。最近，我们正在重组我们的大数据系统。有兴趣可以单独聊聊。底层是基础设施层。雪球基础架构层包括redis、mysql、mq、zk、hdfs和container docker。

除了线上服务，我们的开发和后台设施也很典型：gitlab开发，jenkins打包，zabbix监控系统迁移到openfalcon，redimine迁移到confluence，jira，内部开发的滑雪后台管理系统。* *三。雪球结构优化过程* *先描述一下题目中“股市动荡”这个修饰语：上证综指从年初的3000点，半年时间涨到5000多点，6月12日达到最高点5200点，之后急转直下，最大单日跌幅8.48%，一路回落到4000点以下。最近一周一直在3900上方徘徊。在3月的最后一周，a股开户数达到166万户，超过了2007年5月第二周165万户的纪录。4月，证监会宣布a股支持单个用户开立多个账户。6月底，证券公司代表国家队入市救市。今年7月，中国证监会宣布打击场外融资。中国好声音广告第一夜带来了比平时高峰多200倍的报名挑战：小VS大：小：小公司规模，小团队，小机器规模：堪比大公司的业务线数量，业务复杂程度，业务线瞬间高峰打雪球=1新浪财经，1微博，1 Motif，1大智慧/同花顺。由于基数小，API调用的瞬时峰值是平时峰值的30倍左右。挑战：快速增长，移动互联网金融，热情，

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，uid22%：uid3，uid4，uid53%：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。

lol官网进不去啊·总是出来这个 502 Bad Gateway 我艹·我还冲了QB想打雪球的·官网进不去（朋友家没LOL）

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