Question

首先，我想为金融界的实时系统建立可接受的端到端延迟小于200毫秒。好的，这就是我所追求的。在实时系统的设计中，有“设计模式”（或技术）可以提高性能（即减少处理时间，提高可扩展性等）。

我所追求的一个例子是，使用GUID而不是序列号来分配主键。 GUID的基本原理是处理程序拥有自己的主键生成器而没有相互“协商”。这允许进行并行处理并允许缩放。

还有一些。我会尽力在列表中添加。

我向社区的集体智慧屈服。谢谢你！

Answer 1

对于一般的实时系统工作，经典规则是追求可变性并将其杀死。真正的硬实时意味着使用静态计划，简化的操作系统，高效的设备驱动程序和坚如磐石的优先级。如果你真的希望计算X在已知的有时间限制的T内结束，那么没有动态或自适应的东西是可行的。

我猜你的意思在这方面并不是真正的实时，我猜这个系统比阅读传感器，计算控制回路，激活执行器要复杂一些。更多细节可以很好地了解这里的约束条件。

Answer 2

您已经提到了事件驱动架构，我建议您查看分阶段事件驱动架构（SEDA）。

一个阶段本质上是一个事件队列和一个对事件进行操作的函数。关于这种架构的“非常规”事情是每个阶段都可以在自己的线程中运行，而且函数通常需要异步I / O等。以这种方式排列程序起初很尴尬，但允许各种魔术 - 比如QoS，调整调度等。

参见威尔士的伯克利论文及其web site。您还可以查看Minor Gordon的项目（来自英国剑桥），名为yield。他有一些非常好的结果。看起来这个项目最初可能是针对Python的，但它也可以用于纯c ++。

Answer 3

尽管听起来很基本，但大多数业务应用程序都充满了冗余计算，消除了它们。重构计算是优化模式的支柱。每次出现处理周期时，您都要问：

在此循环中的内容是使用与循环不同的输出计算的。作为一个基本的例子：

for(int i=0;i< x/2; i++)
  //do something

在这里你可以安全地使用x / 2并在cicle之前计算它并重用该值（现代编译器现在负责这些简单的优化）

要查看此简单规则的后果，我可以为您提供应用于数据库查询的示例。为了避免两个表的INNER JOIN以获得高度重复的字段重新出现，您可以违反规范化规则并将其复制到与具有该值的表相关的表上。这避免了重复的表连接处理，并且可以释放并行化，因为只需要在事务中锁定其中一个表。例如：

客户表查询需要经常进行客户折扣，但折扣会保存在客户类型表中。

Answer 4

除非你确定它已“破碎”，否则不要“修复”任何东西。

我要做的第一件事就是调整那个必须快速运行的程序。我会使用我的favorite technique。然后，很可能会有足够的摆动空间来愚弄建筑。