[发明专利]行情数据推送方法、装置以及存储介质

说明书

本申请公开了一种行情数据推送方法、装置以及存储介质。其中，一种行情数据推送方法，包括：接收用户通过终端设备设置的规则数据；根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于指示股票交易数据；以及将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种行情数据推送方法、装置以及存储介质。

背景技术

目前，在行情盯市的过程中，可以通过接入沪深两市股票行情实时数据流，以及监控规则实时动态数据流，把两条数据流实时结合起来，将符合规则的行情数据实时推送给用户，给用户提供相关投资组合的实时风险预警和趋势分析，辅助投资决策。

现有常用方案一般是将流计算处理框架应用于实时行情数据，而加载的规则数据则是由流式框架外的规则引擎预先编译好在流式任务启动时加载一次，相对固化，无法应对规则数据实时更新变化的需求，或者需要定时请求外部存储系统获取最新规则数据从而更新流计算框架中的缓存规则数据。

现有技术一般是将规则引擎同流式计算框架分别部署，无法实现在一套组件中完成实时规则编译解析、数据匹配过滤动作，规则引擎编译的更新的规则数据无法实时更新到正在运行的流式处理程序中。

此外，为了提升流式计算任务的执行效率，现有技术通常采取数据分片的方法，将一组流式计算任务中原子计算单元划分为不同的微批，将其中可以独立分解而不影响最终计算结果的环节，分别对应不同的数据分片，分别计算。

流计算分片并行化，虽然可以将一组流式计算任务，部分或全部或分解为可同时计算的微批，从而提高整体计算效率。但是单个数据分片过大可能占用过多内存，难以发挥处理器的计算能力；单个数据分片过小，则会导致过多数据分片，微批任务并行度，受限于执行效率提升的理论上限，且同样的算力消耗下，计算资源消耗在频繁的进程调度，造成资源浪费；因而需要合理的评估方法，避免达到或接近理论上限的情况下对数据片和微批过度拆分形成不合理的并行度规划。

针对上述的现有技术中存在的无法应对规则数据实时更新变化的需求以及微批任务分拆不合理的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的实施例提供了一种行情数据推送方法、装置以及存储介质，以至少解决现有技术中存在的无法应对规则数据实时更新变化的需求以及微批任务分拆不合理的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种行情数据推送方法，包括：接收用户通过终端设备设置的规则数据；根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于指示股票交易数据；以及将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种行情数据推送装置，包括：数据接收模块，用于接收用户通过终端设备设置的规则数据；数据筛选模块，用于根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于描述股票交易数据；以及数据推送模块，用于将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种行情数据推送装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：接收用户通过终端设备设置的规则数据；根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于描述股票交易数据；以及将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。