发送最新快照到redis
快照相关
计算各级别分时数据
push分K &&周期K
ifc-global-indices-webapp(APP/h5门户系统)
拿当前快照过滤一分钟之内的计算K里line
ws连接请求上证指数
查询数据库返回历史
QuotesConvertService
ifc-global-indices-worker
append分时数据
N
分时数据/分K数据/盘中实时快照
indexReq
清空所有本地缓存
分K周期K存储
判断是否是交易时间
push
mq
缓存CURD
计算最新分时
拉取redis最新分K周期K计算最后一次分时，并存储
APP
ws连接请求个股
发送到redis
ifc-global-indices-service
发起WS链接
查询redis最新数据
查询redis分时
snapshot
结束返回
trendReq
根据参数时间过滤排序去重返回
Y
分时
redis
全球指数组件图
晨星数据源
算出的周期K分别存到不同的本地缓存
Controller
行情消费者(消费MQ)
分K相关
ws连接请求全球指数
app
ifc-global-indices-worker (配合codec对盘中数据的补偿和分时最新快照等周边数据的实时计算)
push
socket
合并后的分时数据用来计算周期K
MQ
盘中补偿数据以及分时数据
指数信息相关
存储各个级别Kline
行情交易操作
ifc-quote-codec-global-worker(提供对不同指数/个级别k线的运算和存储)*****
快照实时拉取
交易时间判断
返回
HTTP
分K数据同步DB
查询指数信息
RPC
根据指数查询最新快照
快照返回
校验periodType
缓存
请求
判断快照状态是否显示为close
quote-web-ws--inner-intercepter
ifc-global-indices-webapp 时序图
查指数
FrontEnd
DB
MYSQL
计算存储到BUUFER
cacheReq
如果开盘了拦截器返回要求客户端重定向：response header:(location:ws://path/)(isOpen:1)(symbol:XIN9)如果没开盘拦截器不做拦截：
一共九大指数
作为SDK整合
存储分时到本地
klineReq
poll
分时相关
轮询判断
拿一分K 算动态周期（klineMap）K
全球指数展示UI
最新快照
拿redis数据生成分时
最后一个周期的周期K和最后一根分时计算，放入redis
周期K加上分K一同发到redis
pub 行情快照数据
发送本地KLineMap的个级别分时K
tcp channal
redis查询指数信息
歇市和周期处理
poll分时数据
全球指数流程图
K线
返回盘中实时分时
ifc-quote-codec-global-worker
ifc-global-indices-worker 流程图
是否开盘
http
校验
quote-gateway
QuoteConsumer
用户
根据集合日期过滤返回最新数据
KlineConvert
数据源
根据最新和历史数据以及请求类似返回指定时间段的数据
redirect
所有周期K取基数计算
ifc-global-indices-webapp
生成一分钟内行情分K到本地
历史分时合并临时分时
findBy**m每次从redis拿全量数据过滤
缓存操作
缓存盘中分K数据
快照
ifc-global-indices-worker 时序图
fetch历史数据
查交易所
ws连接请求富时指数
指数信息查询(缓存5分钟)
dubbo-service
历史分K，历史周期分K
结果是否加上交易时间段
dubbo查过滤最新300根
是否是交易时间
GlobalIndicesBuffer
ifc-global-indices-service (提供对数据库数据业务逻辑的相关聚合算力)
返回历史分时
交易指数/k线聚合算子
调用dubbbo 服务查询t-1日数据
实时快照push
