極致科技股價

❶ 為什麼廣大股民評論現在香港股票的處境十分尷尬

今年很多人都在問，為什麼港股持續低估，持續不漲？畢竟港股是香港金融的重要組成部分，曾經也走過非常輝煌的歷史，比如在2015年A股牛市後切換到港股的朋友，都是人生贏家。不過，只贏兩年，2019年起，形勢完全逆轉，創業板指大幅反彈，目前的港股的處境確實有些尷尬。

❷ 登頂全球車企市值第一，誰點燃了特斯拉股價

紅色線條在幾次不經意的跳動後，毫無保留地沖上了這塊空白區域的高點，沒錯，特斯拉股價突破了 1000 美元，市值超過豐田汽車，成為全球市值最高的車企。
最終以 1025 美元每股的價格和 8.97% 的漲幅收盤，市值定格 1900 億美元。
雖然一個多月前，特斯拉 CEO Elon Musk 剛在推特上碎碎念道：「Tesla stock price is too high imo. 在我看來，特斯拉的股價太高了。」
但是 CEO 的謙虛最終還是沒能攔住這頭蠻牛，股價跟著兄弟公司 SpaceX Falcon 9 的成功發射，一起突破了一個新的高度。
我們知道，這一刻一定會到來，但是來得比想像的更早了一些，在這個蕭瑟的時間點，特斯拉股價確實漲得太沒道理了。
謎之暴漲
2020 年是一個大家都想從日歷里刪掉的年份，即使是鏗鏘的特斯拉也受到了不小的影響。
3 月中旬，美國新冠肺炎疫情爆發，迫於疫情嚴峻的狀態，松下撤出了在 Giga Nevada 里負責生產電池的 3500 名員工。隨著 Giga Nevada 的停產，負責整車生產的 Fremont 工廠也進入停工狀態。
對於庫存周期僅有 11 天的特斯拉來說，停產就意味著停銷。這樣的狀態從 3 月底一直持續到了 5 月初。
根據 EV Sales 的數據顯示，今年 4 月特斯拉在全球的銷量為 14793 輛，而今年 3 月全球銷量為 60131 輛，環比暴跌超過 75%。
如果你說這是特斯拉的傳統，每個季度末都會沖銷量，季度初都是銷量最慘淡的一個月，這個數據很正常的話，我們再來看一組對比。
去年 4 月特斯拉的銷量是 20823 輛，也就是說，即使是同比，也出現了 28.9% 的下滑。
要知道，2020 年 4 月相比 2019 年 4 月，特斯拉不僅有重磅車型 Model Y 的加成，還有更大的用戶體量，而且特斯拉的交付指引也從 2019 年的 36 萬輛提高到了 50 萬輛，所以無論站在哪個角度來看，4 月的銷量都是非常糟糕的。
我相信這個數據，Elon 也看在眼裡，但是工廠仍然無法開工需要為疫情防控作出退讓。
5 月 12 日，Elon 仍無可忍，直接在推特上喊話地方政府：「Tesla is restarting proction today against Alameda County rules.I will be on the line with everyone else.If anyone is arrested,I ask that it only be me.
特斯拉今天違反了 Alameda County 的規定，重新開始了生產工作，我會和大家一起重回產線，如果有人因此被捕，抓我就好了。」
但是結果呢？
5 月受疫情影響較小的中國地區，依靠特斯拉上海超級工廠，實現了 11095 輛 Model 3 的月銷量，但是美國地區仍然不容樂觀。
4 月底特斯拉 2020 年 Q1 財報的電話會議中 Elon 表示，即使復工了，工廠也會面臨供應鏈跟進不及時造成產能受限的問題。
Elon 在近期的全員郵件中再次強調：「對於我們來說，提高 Model Y 的產能，並降低修正的次數非常重要。我想讓你們知道，這對於特斯拉來說非常重要。
我們在 Model S、X 和 3 上做得非常好，但是 Model Y 在生產和供應鏈端都面臨產能爬坡的挑戰。」
顯然本次疫情對特斯拉的生產和銷售都產生了非常深遠的影響。
更加雪上加霜的是，Electrek 從知情人士處獲悉，Model S/X 產線上 4 名工作人員新型冠狀病毒的檢測結果呈陽性（確診）。
在如此艱難的時期，特斯拉全球業務發展副總裁，也是唯一一個參加股東大會的華人任宇翔在 2020 年 6 月正式卸任。
在這個蕭瑟的時間點，並沒有什麼利好可以刺激特斯拉的股價，但是在這種情況下，特斯拉的股價還是超過了豐田，成為全球市值第一高的車企。
再見豐田
423302 是豐田汽車 2020 年 4 月在全球范圍內的銷量，雖然同比大跌了 46%，但是仍然是特斯拉 2020 年 4 月全球銷量的 25 倍以上。
在如此懸殊的銷量差距下，到底是什麼撐起了特斯拉如此高額的市值？
我們已經無法站在「銷量」的角度，太過單純地看待這兩家「車企」了，因為從根源上來看，這兩家車企做的事已經不太一樣了。
特斯拉一直在努力把兩件事兒做到極致：電動化和智能化。作為這兩個領域的引領者，市值超越豐田只是時間問題。
為什麼這么說呢？
尋找可再生能源替代化石能源是每個國家都在做的事，無論你承認或者不承認，特斯拉已經摸索出了電動汽車這條替代燃油車的路線，隨著時間的推移，越來越多車企都走上了這條路。
大眾集團從 2019 年宣布，在 2020 年至 2024 年期間將在混合動力、電動出行和數字化領域投入 600 億歐元，其中 330 億將將用在電動化上。大眾預計 2025 年實現 100 萬輛 MEB 平台車型的量產。
6 月 10 日，福特汽車公司和大眾汽車集團正式簽署協議，福特將基於大眾的 MEB 平台，為歐洲客戶打造一款純電動車，計劃 2023 年推出市場，預期數年內產量超過 60 萬輛。
通用集團也表示將在 2020 年到 2025 年間在電動車和自動駕駛領域投入 200 億美元的資金和資源。
在越來越多車企認可這條道路之後，特斯拉的優勢顯得就愈發明顯了。
雖然國內的造車新勢力車企陸續推出了 NEDC 600+ km 的車型，看似在電池技術層面追平了特斯拉 Model 3，但是Model 3 已經是一款 4 年前發布，3 年前就量產的車型，也就是說在電池技術方面特斯拉至少有 3-4 年的領先。
特斯拉 CEO Elon Musk 也多次透露，將在近期舉行特斯拉電池日。
以我們目前已知的信息來看，與特斯拉簽署排他性合作協議的 Jeff Dahn 研究小組已經研發出壽命超過 160 萬英里的電池。
2019 年 2 月特斯拉以溢價 55% 的價格收購了掌握了「干電極技術」和「超級電容技術」的 Maxwell 公司。
2020 年初 Electrek 爆料特斯拉收購了電池產線設備製造商 Hibar System，並在 Fremont 建立了一條電池試點生產線。
因此在今年的電池日上特斯拉極有可能推出自研電芯，並且在電池能量密度、循環壽命等指標上達到一個全新的高度。
與此同時特斯拉已經把魔爪伸向了商用車領域。
Elon 最近的全員郵件中透露，特斯拉 Semi 半掛即將量產，續航達到 300-500 英里，這不僅是特斯拉電池技術最好的證明，也是特斯拉實現「推動世界向可持續能源發展」更實質性的一步。
特斯拉的減排不止出行領域，根據特斯拉最新發布的《特斯拉影響力報告 2019》內容顯示，截止 2019 年特斯拉一共安裝了 3.7 千兆瓦的太陽能系統，產生的清潔能源遠大於工廠消耗的能源。
以上是特斯拉在能源層面作出的努力，現在我們再來聊聊智能化。
2020 年，L2 級輔助駕駛出現得越來越高頻，這項在 3 年前被很多汽車愛好者嗤之以鼻的功能，也開始成為車企宣傳的亮點功能。
但是早在 2014 年特斯拉就已經推出了第一代 Autopilot，實現了 L2 級別的輔助駕駛。當傳統車企開始推出 L2 級輔助駕駛這個時間點，特斯拉已經實現了高速 NoA 功能。在功能和體驗兩個維度，以數個太平洋的距離領先對手。
「智能化」的另一點體現在電子電氣架構，這是一個很多人都很陌生的詞，為了讓大家可以簡單粗暴地了解特斯拉的優勢，在這里引入一位日系車企工程師拆解了 Model 3 之後的結論：「特斯拉的電子電氣架構領先豐田和大眾六年。」
進軍百萬銷量
在這兩點基礎下，我們再看回銷量。
從 2015 年到 2019 年之後特斯拉每一年的漲幅都穩定在 36% 以上，增幅最大的一年達到了 137.74%，也正是在這一年，特斯拉 Model 3 車型刷新了美國豪華轎車銷量排行榜。
面對市場更加巨大的豪華 SUV 市場，Model Y 重寫 Model 3 的歷史只是時間問題。
正因如此，在這個汽車行業不景氣的時間點、所有車企都在收縮的時間點，特斯拉仍然在以最猛的速度，在全球布局。
5 月 15 日 Giga Berlin 打下第一根樁，6 月 4 日 Giga Shanghai 二期封頂。
一座坐落在歐洲大陸的工廠和一座坐落在亞洲大陸的工廠，是特斯拉全球化布局兩顆重要的棋子。
目前完成產線擴張之後，Fremont 工廠 Model 3&Y 合計產能將達到 50 萬輛，Model S&X 產線產能 9 萬輛，Fremont 工廠總產能 59 萬輛。
負責生產國產 Model 3 的 Giga Shanghai 一期工廠產能 10-15 萬輛/年，規劃生產國產 Model Y 的 Giga 上海二期工廠預計 2020 年底完工，2021 年實現量產，規劃產能同樣為 10-15 萬輛。
Giga Berlin 建成後也將用於生產 Model Y 車型，預計 2021 年 7 月實現量產，產能 10-15 萬輛。
所以在 2022 年特斯拉全球范圍內的這 3 座工廠將具有超過 100 萬輛/年的產能，為了滿足不斷擴張的市場需求，從產銷層面，特斯拉也在努力追趕豐田。
當然，我們並不一味推崇特斯拉的超級速度，在瘋狂推進速度的過程中，特斯拉仍然有許多問題需要解決。
例如參差不齊的裝配工藝，並不算出色的油漆質量，還有多變的價格，這些都是特斯拉作為一家車企，在銷量增長中過程中必須解決的問題。
寫在最後
2003 年 7 月，特斯拉正式成立。
2010 年 6 月，特斯拉正式 IPO，發行價 17 美元。
2017 年 4 月，特斯拉市值超越福特汽車。
2017 年 5 月，特斯拉市值超越通用汽車，成為市值最高的美國車企。
2020 年 1 月初，特斯拉市值超越福特汽車和通用汽車的總和。
2020 年 1 月底，特斯拉市值超越大眾汽車，成為全球市值第二高車企。
2020 年 6 月，特斯拉市值超越豐田汽車，成為全球市值最高的車企。
你可能很難想像，一家市值超越豐田汽車的車企，在 1 年前被質疑需求問題，被大量機構看空，股價一度從 300 多美元跌至 176 美元。
2020 年就是這么魔幻，雖然在這個時間點超越豐田讓人有些意外，但是毫無疑問的是特斯拉的市值遲早會超越豐田，只不過實現的這個時間點來得比大家的預期都要更早。
如果你用一個看待車企的視角，看待著所發生的一切，你永遠無法理解，因為特斯拉不僅僅是一家「車企」，還是一家「科技公司」。
特斯拉給這個陳腐多年的汽車行業帶來了太多新鮮血液，以一己之力撬動了整個行業發生改變。
回頭看看整個美股市場，蘋果、亞馬遜、微軟、Facebook 幾家科技巨頭，股價都在昨天晚上創下了歷史新高，再看看特斯拉的股價也就沒什麼稀奇的了。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

❸ 在股票交易中，一隻股票上漲到極致，並出現反轉下跌信號，此時賣出的人很多，那麼能成交多少，畢竟開始下

到了高位並不需要成交多少，因為主力出貨並不是在最高點才出的，一路拉升一路就在出。下跌一段反彈的時候還可以繼續出貨。

而且底倉並不是非要都賣掉才能賺錢，10元一股買1萬股，漲到20元只要賣出5000股就收回全部成本了，如果漲到40元，賣出2500股就可以收回全部成本，剩下的都是凈賺的股票，隨便賣多少錢都是賺。

看好的人漲的時候買不進去，跌幾天覺得是回調就會有人買進，因為此時各路消息和股評還預測這股會漲得更高。所以跌的時候有主力在賣，有短期獲利盤在賣，有看好的人在買，也有可能是主力在高拋低吸。

❹ 如何通過雪球查詢股票之前的變動狀況

一. 雪球公司介紹

雪球 聰明的投資者都在這里。

web 1.0：新聞資訊，股價信息，K線圖
web 2.0：SNS 訂閱，分享，聊天
web 3.0：移動 APP，交易閉環
雪球現在員工數還不到100，其中技術人員佔一半。去年9月C輪融資4kw刀。我們現在的技術棧由下列組件組成：Java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我們當前是租用IDC機房自建私有雲，正在往「公私混合雲」方向發展。

在雪球上，用戶可以獲取滬深港美2w+股票的新聞信息，股價變化情況，也可以獲取債券，期貨，基金，比特幣，信託，理財，私募等等理財產品的各類信息，也可以關注雪球用戶建立的百萬組合，訂閱它們的實時調倉信息，還可以關注雪球大V。雪球當前有百萬日活躍用戶，每天有4億的API調用。App Store 財務免費榜第 18 名。歷史上曾排到財務第二，總免費榜第 19。

二. 雪球當前總體架構

作為一個典型的移動互聯網創業公司，雪球的總體架構也是非常典型的設計：

最上層是三個端：web端，android端和iOS端。流量比例大約為 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端並不提供。
接入層以及下面的幾個層，都在我們的自建機房內部。雪球當前只部署了一個機房，還屬於單機房時代。正在進行「私有雲+公有雲混合部署」方案推進過程中。
我們當前使用 nodejs 作為 web 端模板引擎。nodejs 模塊與android 和 ios 的 app 模塊一起屬於大前端團隊負責。
再往下是位於 nginx 後面的 api 模塊。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一樣，雪球也有一個遺留的大一統系統，名字就叫 snowball 。最初，所有的邏輯都在 snowball 中實現的。後來慢慢的拆出去了很多 rpc 服務，再後來慢慢的拆出去了一些 http api 做成了獨立業務，但即便如此，snowball 仍然是雪球系統中最大的一個部署單元。
在需要性能的地方，我們使用 netty 搭建了一些獨立的介面，比如 quoto server，是用來提供開盤期間每秒一次的股價查詢服務，單機 qps 5w+，這個一會再細說；而 IM 服務，起初設計里是用來提供聊天服務，而現在，它最大的用途是提供一個可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下發容量，這個也一會再細說。
雪球的服務化拆分及治理採用 twitter 開源的 finagle rpc 框架，並在上面進行了一些二次開發和定製。定製的功能主要集中在 access log 增強，和 fail fast，fail over 策略及降級開關等。 finagle 的實現比較復雜，debug 和二次開發的門檻較高，團隊內部對此也進行了一些討論。
雪球的業務比較復雜，在服務層中，大致可以分為幾類：第一類是web1.0，2.0 及基礎服務，我們稱為社區，包括用戶，帖子，新聞，股價，搜索等等，類比對象就是新浪財經門戶+微博；第二類是組合及推薦，主要提供股票投資策略的展示和建議，類比對象是美國的motif；第三類是通道，類似股市中的「支付寶」，接入多家券商，提供瞬間開戶，一鍵下單等等各種方便操作的功能。
雪球的業務實現中，包含很多非同步計算邏輯，比如搜索建索引，比如股票漲跌停發通知，比如組合收益計算等等，為此，我們設計了一個獨立的 Thread/Task 模塊，方便管理所有的後台計算任務。但隨著這些 task 越來越多，邏輯差異越來越大，一個統一的模塊並不是總是最佳的方案，所以，我們又把它拆成了兩大類：流式的，和批量式的。
雪球的推薦體系包括組合推薦「買什麼」和個性化推薦。我們最近正在重新梳理我們的大數據體系，這個感興趣的話可以單聊。
最下面是基礎設施層。雪球基礎設施層包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
線上服務之外，我們的開發及後台設施也很典型：gitlab開發，jenkins打包，zabbix 監控系統向 openfalcon 遷移，redimine向confluence遷移，jira，以及內部開發的 skiing 後台管理系統。
** 三. 雪球架構優化歷程**

首先描述一下標題中的「股市動盪」定語修飾詞吧：

上證指數從年初的3000點半年時間漲到了5000多，6月12號達到最高點5200點，然後就急轉直下，最大單日跌幅 8.48%，一路跌回4000點以下。最近一周都在3900多徘徊。

3月最後一周，A股開戶 166萬戶，超過歷史最高紀錄 2007年5月第二周165萬戶。

4月份，證監會宣布A股支持單用戶開設多賬戶。

6月底，證金公司代表國家隊入場救市。

7月份，證監會宣布嚴打場外配資。

中國好聲音廣告第一晚，帶來超過平時峰值200倍的注冊量

挑戰：小 VS 大：

小：小公司的體量，團隊小，機器規模小
大：堪比大公司的業務線數量，業務復雜度，瞬間峰值沖擊

雪球的業務線 = 1個新浪財經 + 1 個微博 + 1 個 motif + 1 個大智慧/同花順。由於基數小，API調用瞬間峰值大約為平時峰值的 30+ 倍。

挑戰：快速增長，移動互聯網 + 金融，風口，A股大盤劇烈波動。

首先，在app端，在我們核心業務從 web2.0 sns 向 3.0 移動交易閉環進化的過程中，我們開發了一個自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加離線 h5 頁面，以此來支撐我們的快速業務迭代。當前，雪球前端可以做到 2 周一個版本，且同時並行推進 3 個版本：一個在 app store 等待審核上線，一個在內測或公測，一個在開發。我們的前端架構師孟祥宇在今年的 wot 上有一個關於這方面的詳細分享，有興趣的可以稍後再深入了解。

雪球App實踐—構建靈活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769

另外，為了保障服務的可用性，我們做了一系列的「端到端服務質量監控」。感興趣的可以搜索我今年4月份在環信SM meetup上做的分享《移動時代端到端的穩定性保障》。其中在 app 端，我們採用了一種代價最小的數據傳輸方案：對用戶的網路流量，電池等額外消耗幾乎為0

每個請求里帶上前一個請求的結果

succ or fail ： 1 char
失敗原因：0 - 1 char
請求介面編號： 1 char
請求耗時：2 - 3 char
其它：網路制式，etc
炒股的人大多都會盯盤：即在開盤期間，開著一個web頁面或者app，實時的看股價的上下跳動。說到「實時」，美股港股當前都是流式的數據推送，但國內的A股，基本上都是每隔一段時間給出一份系統中所有股票現價的一個快照。這個時間間隔，理論上是3秒，實際上一般都在5秒左右。 交了錢簽了合同，雪球作為合作方就可以從交易所下屬的數據公司那裡拿到數據了，然後提供給自己的用戶使用。

剛才介紹總體架構圖的時候有提到 quote server ，說到這是需要性能的地方。

業務場景是這樣的，雪球上個人主頁，開盤期間，每秒輪詢一次當前用戶關注的股票價格變動情況。在內部，所有的組合收益計算，每隔一段時間需要獲取一下當前所有股票的實時價格。起初同時在線用戶不多，這個介面就是一個部署在 snowball 中的普通介面，股價信息被實時寫入 redis ，讀取的時候就從 redis 中讀。後來，A股大漲，snowball 抗不住了。於是我們就做了一個典型的優化：獨立 server + 本地內存存儲。開盤期間每次數據更新後，數據接收組件主動去更新 quote server 內存中的數據。 後續進一步優化方案是將這個介面以及相關的處理邏輯都遷移到公有雲上去。

對於那些不盯盤的人，最實用的功能就是股價提醒了。在雪球上，你除了可以關注用戶，還可以關注股票。如果你關注的某隻股票漲了或跌了，我們都可以非常及時的通知你。雪球上熱門股票擁有超過 50w 粉絲（招商銀行，蘇寧雲商）粉絲可以設置：當這支股票漲幅或跌幅超過 x%（默認7%）時提醒我。曾經連續3天，每天超過1000股跌停，證監會開了一個會，於是接下來2天超過1000股漲停

原來做法：

股票漲（跌）x%，掃一遍粉絲列表，過濾出所有符合條件的粉絲，推送消息
新做法：

預先建立索引，開盤期間載入內存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
問題：有時候嫌太及時了：頻繁跌停，打開跌停，再跌停，再打開。。。的時候
內部線上記錄：

4台機器。
單條消息延時 99% 小於 30秒。
下一步優化目標：99% 小於 10 秒
IM 系統最初的設計目標是為雪球上的用戶提供一個聊天的功能:

送達率第一
雪球IM：Netty + 自定義網路協議
Akka ： 每個在線client一個actor
推模式：client 在線情況下使用推模式
多端同步：單賬號多端可登錄，並保持各種狀態同步
移動互聯網時代，除了微信qq以外的所有IM，都轉型成了推送通道，核心指標變成了瞬間峰值性能。原有架構很多地方都不太合適了。

優化：

分配更多資源：推送賬號actor池
精簡業務邏輯：重復消息只存id，實時提醒內容不推歷史設備，不更新非活躍設備的session列表等等
本地緩存：拉黑等無法精簡的業務邏輯遷移到本地緩存
優化代碼：非同步加密存儲，去除不合理的 akka 使用
akka這個解釋一下：akka 有一個自己的 log adapter，內部使用一個 actor 來處理所有的 log event stream 。當瞬間峰值到來的時候，這個 event stream 一下子就堵了上百萬條 log ，導致 gc 顛簸非常嚴重。最後的解決辦法是，繞過 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender

線上記錄：5w/s （主動限速）的推送持續 3 分鍾，p99 性能指標無明顯變化

7月10號我們在中國好聲音上做了3期廣告。在廣告播出之前，我們針對廣告可能帶來的對系統的沖擊進行了壓力測試，主要是新用戶注冊模塊，當時預估廣告播出期間2小時新注冊100萬

壓測發現 DB 成為瓶頸：

昵稱檢測 cache miss > 40%
昵稱禁用詞 where like 模糊查詢
手機號是否注冊 cache miss > 80%
注冊新用戶：5 insert
優化：

redis store：昵稱，手機號
本地存儲：昵稱禁用詞
業務流程優化：DB insert 操作同步改非同步
下一步優化計劃：

將 sns 系統中所有的上行操作都改成類似的非同步模式
介面調用時中只更新緩存，而且主動設置5分鍾過期，然後寫一個消息到 mq 隊列，隊列處理程序拿到消息再做其它耗時操作。
為了支持失敗重試，需要將主要的資源操作步驟都做成冪等。
前置模塊HA：

合作方合規要求：業務單元部署到合作方內網，用戶的敏感數據不允許離開進程內存
業務本身要求：業務單元本身為有狀態服務，業務單元高可用
解決方案：

使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多個 jvm 實例之間做數據同步。

java 啟動參數加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具連接

關於前置模塊，其實還有很多很奇葩的故事，鑒於時間關系，這里就不展開講了。以後有機會可以當笑話給大家講。

組合凈值計算性能優化：

一支股票可能在超過20萬個組合里（南車北車中車，暴風科技）
離線計算，存儲計算後的結果
股價3秒變一次，涉及到這支股票的所有組合理論上也需要每 3 秒重新計算一次
大家可能會問，為什麼不用戶請求時，實時計算呢？這是因為「組合凈值」中還包括分紅送配，分股，送股，拆股，合股，現金，紅利等等，業務太過復雜，開發初期經常需要調整計算邏輯，所以就設計成後台離線計算模式了。當前正在改造，將分紅送配邏輯做成離線計算，股價組成的凈值實時計算。介面請求是，將實時計算部分和離線計算部分合並成最終結果。

實際上，我們的計算邏輯是比較低效的：循環遍歷所有的組合，對每個組合，獲取所有的價值數據，然後計算。完成一遍循環後，立即開始下一輪循環。

優化：

分級：活躍用戶的活躍組合，其它組合。
批量：拉取當前所有股票的現價到 JVM 內存里，這一輪的所有組合計算都用這一份股價快照。
關於這個話題的更詳細內容，感興趣的可以參考雪球組合業務總監張岩楓在今年的 arch summit 深圳大會上的分享：構建高可用的雪球投資組合系統技術實踐 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825

最後，我們還做了一些通用的架構和性能優化，包括jdk升級到8，開發了一個基於 zookeeper 的 config center 和開關降級系統

四. 聊聊關於架構優化的一些總結和感想

在各種場合經常聽說的架構優化，一般都是優化某一個具體的業務模塊，將性能優化到極致。而在雪球，我們做的架構優化更多的是從問題出發，解決實際問題，解決到可以接受的程度即可。可能大家看起來會覺得很凌亂，而且每個事情單獨拎出來好像都不是什麼大事。

我們在對一個大服務做架構優化時，一般是往深入的本質進行挖掘；當我們面對一堆架構各異的小服務時，「架構優化」的含義其實是有一些不一樣的。大部分時候，我們並不需要（也沒有辦法）深入到小服務的最底層進行優化，而是去掉或者優化原來明顯不合理的地方就可以了。

在快速迭代的創業公司，我們可能不會針對某一個服務做很完善的架構設計和代碼實現，當出現各種問題時，也不會去追求極致的優化，而是以解決瓶頸問題為先。

即使我們經歷過一回將 snowball 拆分服務化的過程，但當我們重新上一個新的業務時，我們依然選擇將它做成一個大一統的服務。只是這一次，我們會提前定義好每個模塊的 service 介面，為以後可能的服務化鋪好路。

在創業公司里，重寫是不能接受的；大的重構，從時間和人力投入上看，一般也是無法承擔的。而「裱糊匠」式做法，哪裡有性能問題就加機器，加緩存，加資料庫，有可用性問題就加重試，加log，出故障就加流程，加測試，這也不是雪球團隊工作方式。我們一般都採用最小改動的方式，即，准確定義問題，定位問題根源，找到問題本質，制定最佳方案，以最小的改動代價，將問題解決到可接受的范圍內。

我們現在正在所有的地方強推3個數據指標：qps，p99，error rate。每個技術人員對自己負責的服務，一定要有最基本的數據指標意識。數字，是發現問題，定位根源，找到本質的最重要的依賴條件。沒有之一。

我們的原則：保持技術棧的一致性和簡單性，有節制的嘗試新技術，保持所有線上服務依賴的技術可控，簡單來說，能 hold 住。

能用cache的地方絕不用db，能非同步的地方，絕不同步。俗稱的：吃一塹，長一智。

特事特辦：業務在發展，需求在變化，實現方式也需要跟著變化。簡單的來說：遺留系統的優化，最佳方案就是砍需求，呵呵。

❺ 股價幾年的連續下跌終於有了報應，千萬投

這要看是什麼類型的公司，以及公司虧損的原因。比如成長型企業，因為經營者內看好公司來年容的發展，認為加大投入會增加來年的回報，所以加大當年的投資。而當年的投資很難在當年收回盈利，所以在賬面上是「虧損」了，但實際上公司的資產擴大了，並且盈利極有可能增加。這種類型的漲價是很正常的，而其他的就要具體分析了。

❻ 今天比特科技多少錢一股

品中的閱讀他人想法、窺伺他人心理活動的場景，也會像隔壁的老鄰居，嘴角會浮出不