组合净值计算的分级批量优化

雪球的组合净值计算面临一个规模问题：一支热门股票（如南车北车中车、暴风科技）可能同时出现在超过20万个投资组合里，理论上股价每3秒变化一次，涉及这支股票的所有组合就都要重新计算一次净值。这里有个容易被问到的问题——为什么不在用户请求时实时计算？答案是”组合净值”这个计算本身很复杂，除了股价变化，还要考虑分红送配、分股、送股、拆股、合股、现金、红利等一系列业务规则，开发初期计算逻辑经常需要调整，因此最初设计成了后台离线计算模式（当时正在改造成”分红送配逻辑离线计算、股价组成的净值实时计算”两部分合并输出的方案）。但离线计算本身的实现方式也存在低效之处——原来的实现是循环遍历所有组合，对每个组合单独获取所需的全部价值数据、再逐个计算，一轮循环结束后立即开始下一轮循环，这意味着同一支股票的价格会被反复独立查询很多次（因为它同时属于很多个组合）。优化方案有两条：一是分级，把活跃用户的活跃组合和其他组合区分开处理，让计算资源优先服务真正有人在看的组合；二是批量，先把当前所有股票的现价一次性拉取到本地存起来，形成一份”股价快照”，这一整轮的所有组合计算都共用这一份快照，而不是每算一个组合就单独查一次股价。这个优化的核心思路和[[预建索引替代扫描列表的性能优化]]是同一类模式的另一种体现：当同一份基础数据（这里是股价）会被大量重复的计算单元（这里是20万个组合）反复读取时，与其让每个计算单元各自独立获取数据，不如先统一拉取一份快照供所有计算单元共享，把”数据获取”这个开销从”每个计算单元一次”降低到”每一轮计算一次”。