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　　本发明提供了一种基于Redis的更新和存储K线的方法，涉及行情数据处理技术领域，该方法包括以下的步骤：S1、解析行情数据；S2、查询Redis中的K线、根据所述行情数据生成K线，并插入Redis；S4、更新K线，并存储到Redis中,利用Redis的高效的插入和查询特性，应对高频率大流量的行情更新，实现更快速的K线)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114328516 A (43)申请公布日 2022.04.12 (21)申请号 6.8 (22)申请日 2021.12.22 (71)申请人 盈立数智科技（深圳）有限公司 地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街 道科技园社区科苑路15号科兴科学园 B栋B4-1003 (72)发明人 张成坤 (74)专利代理机构 深圳市深可信专利代理有限 公司 44599 代理人 张勇 (51)Int.Cl. G06F 16/22 (2019.01) G06F 16/23 (2019.01) G06F 16/2458 (2019.01) G06Q 40/04 (2012.01) 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 (54)发明名称 一种基于Redis的更新和存储K线)摘要 本发明提供了一种基于Redis的更新和存储 K线的方法，涉及行情数据处理技术领域，该方法 包括以下的步骤：S1、解析行情数据；S2、查询 Redis中的K线、根据所述行情 数据生成K线，并插入Redis；S4、更新K线，并存储 到Redis中,利用Redis的高效的插入和查询特 性，应对高频率大流量的行情更新，实现更快速 的K线 A 权利要求书 1/2页 1.一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：包括以下的步骤： S1、解析行情数据； S2、查询Redis中的K线、根据所述行情数据生成K线，并插入Redis； S4、更新K线，并存储到Redis中。 2.如权利要求1所述的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：所述步骤 S1，包括以下的步骤： S11、调用Kafka客户端库连接Kafka，消费Kakfa中的原始数据，Kafka是一种高吞吐量 的分布式发布订阅消息系统； S12、调用Pb库解析所述原始数据，解析出行情数据，行情数据中包括各种行情字段值， 包括当天最高价、最低价、成交量、成交额和当前价，Pb即protobuf，一种Google开源的实现 数据自动序列化和反序列化的机制。 3.如权利要求2所述的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：所述步骤 S11中，Kafka中的原始数据，通过以下的步骤获取： 行情解码服务系统通过网络实时接收交易所的原始行情数据； 把原始行情数据解码为自定义的行情数据格式； 将自定义的行情数据格式转化为Pb数据格式，发送到Kakfa，生成原始数据。 4.如权利要求2所述的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：所述步骤 S2，包括以下的步骤： S21、调用Redis客户端库连接Redis，将所述行情数据中的股票代码和K线类型组合成 key，key即键值，通过该key使用LPOP命令向Redis查询最新的K线，LPOP是一种Redis查询命 令； S22、Redis客户端返回查询结果，如果查询结果为空，表示没有查询到任何K线，如果查询结果不为空，表示查询到了K线所述的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：所述步骤 S3，包括以下的步骤： S31、创建一个空的K线对象，根据所述行情字段值计算K线、更新总成交量和总成交额，总成交量等于行情数据中的成交量，总成交额等于行 情数据中的成交额； S33、使用所述的key,将所述的K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到Redis中， 生成K线，LPUSH是一种Redis命令。 6.如权利要求5所述的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：所述步骤 S31中，根据所述行情字段值计算K线各个字段值，包括以下的步骤： 开盘价等于行情数据中的当前价，收盘价等于行情数据中的当前价，最高价等于行情 数据中的当前价，最低价等于行情数据中的当前价，成交量等于行情数据中的成交量减去 总成交量，成交额等于行情数据中的成交额减去总成交额，时间戳等于行情时间戳‑(行情 时间戳％K线所述的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：所述步骤 S4，包括以下的步骤： 2 2 CN 114328516 A 权利要求书 2/2页 S41、所述将Redis客户端返回的结果反序列化为Json对象，该Json对象即第二K线对 象，Json是一种轻量级的数据交换格式； S42、将所述的第二K线对象中的K线时间戳与行情时间戳进行比对，判断是否为同一周 期，若是同一周期，则跳转至步骤S43，若不是同一周期，则使用所述的key，将所述的第二K 线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到Redis中，然后跳转至步骤S3； S43、更新所述的第二K线、更新总成交量和总成交额，总成交量等于行情数据中的成交量，总成交额等于行 情数据中的成交额； S45、使用所述的key,将所述的第二K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到 Redis中，完成更新K线，K线存储至redis中。 8.如权利要求7所述的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，其特征在于：所述步骤 S43中，更新所述的第二K线对象中的字段值，包括以下的步骤：收盘价等于行情数据中的当 前价，最高价等于行情数据中的最高价与行情数据中的当前价两者之中的最大值，最低价 等于行情数据中的最低价与行情数据中的当前价两者之中的最小值，行情数据中的成交量 与步骤S32中的总成交量之差值累加到K线成交量，行情数据中的成交额与步骤S32中的总 成交额之差值累加到K线页 一种基于Redis的更新和存储K线] 本发明涉及行情数据处理技术领域，具体的，本发明涉及一种基于Redis的更新和 存储K线的方法。 背景技术 [0002] 在股票市场中，K线是一种表现股市及期货市场价格趋势的图形，由实时行情计算 而来，目前，更新和存储K线的计算方案一般选用数据库，比如Mysql，使用数据库这种方法 可以在一定条件下满足技术需求。但是，由于近年来移动交易终端越来越普及，以及股民人 数的增长，造成行情数据指数性增长，基于Mysql的方案无法应对更高频率的大流量的K线 更新，无法满足交易需求，严重影响市场交易。 发明内容 [0003] 为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于Redis的更新和存储K线的方 法，以解决上述的技术问题。 [0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方法是：一种基于Redis的更新和存储K线的 方法，其改进之处在于：包括以下的步骤：S1、解析行情数据；S2、查询Redis中的K线、根据所述行情数据生成K线，并插入Redis；S4、更新K线，并存储到Redis中。 [0005] 在上述方法中，所述步骤S1，包括以下的步骤： [0006] S11、调用Kafka客户端库连接Kafka，消费Kakfa中的原始数据，Kafka是一种高吞 吐量的分布式发布订阅消息系统； [0007] S12、调用Pb库解析所述原始数据，解析出行情数据，行情数据中包括各种行情字 段值，包括当天最高价、最低价、成交量、成交额和当前价，Pb即protobuf，一种Google开源 的实现数据自动序列化和反序列化的机制。 [0008] 在上述方法中，所述步骤S11中，Kafka中的原始数据，通过以下的步骤获取： [0009] 行情解码服务系统通过网络实时接收交易所的原始行情数据； [0010] 把原始行情数据解码为自定义的行情数据格式； [0011] 将自定义的行情数据格式转化为Pb数据格式，发送到Kakfa，生成原始数据。 [0012] 在上述方法中，所述步骤S2，包括以下的步骤： [0013] S21、调用Redis客户端库连接Redis，将所述行情数据中的股票代码和K线类型组 合成key，key即键值，通过该key使用LPOP命令向Redis查询最新的K线，LPOP是一种Redis查 询命令； [0014] S22、Redis客户端返回查询结果，如果查询结果为空，表示没有查询到任何K线，如果查询结果不为空，表示查询到了K线] 在上述方法中，所述步骤S3，包括以下的步骤： [0016] S31、创建一个空的K线对象，根据所述行情字段值计算K线、更新总成交量和总成交额，总成交量等于行情数据中的成交量，总成交额等 4 4 CN 114328516 A 说明书 2/4页 于行情数据中的成交额； [0018] S33、使用所述的key,将所述的K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到 Redis中，生成K线，LPUSH是一种Redis命令。 [0019] 在上述方法中，所述步骤S31中，根据所述行情字段值计算K线各个字段值，包括以 下的步骤： [0020] 开盘价等于行情数据中的当前价，收盘价等于行情数据中的当前价，最高价等于 行情数据中的当前价，最低价等于行情数据中的当前价，成交量等于行情数据中的成交量 减去总成交量，成交额等于行情数据中的成交额减去总成交额，时间戳等于行情时间戳‑ (行情时间戳％K线] 在上述方法中，所述步骤S4，包括以下的步骤： [0022] S41、所述将Redis客户端返回的结果反序列化为Json对象，该Json对象即第二K线 对象，Json是一种轻量级的数据交换格式； [0023] S42、将所述的第二K线对象中的K线时间戳与行情时间戳进行比对，判断是否为同 一周期，若是同一周期，则跳转至步骤S43，若不是同一周期，则使用所述的key，将所述的第 二K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到Redis中，然后跳转至步骤S3； [0024] S43、更新所述的第二K线、更新总成交量和总成交额，总成交量等于行情数据中的成交量，总成交额等 于行情数据中的成交额； [0026] S45、使用所述的key,将所述的第二K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到 Redis中，完成更新K线，K线存储至redis中。 [0027] 在上述方法中，所述步骤S43中，更新所述的第二K线对象中的字段值，包括以下的 步骤：收盘价等于行情数据中的当前价，最高价等于行情数据中的最高价与行情数据中的 当前价两者之中的最大值，最低价等于行情数据中的最低价与行情数据中的当前价两者之 中的最小值，行情数据中的成交量与步骤S32中的总成交量之差值累加到K线成交量，行情 数据中的成交额与步骤S32中的总成交额之差值累加到K线] 本发明的有益效果是：利用Redis的高效的插入和查询特性，应对高频率大流量的 行情更新，实现更快速的K线更新和存储。 附图说明 [0029] 附图1为本发明的一种基于Redis的更新和存储K线的方法的流程图。 具体实施方式 [0030] 下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。 [0031] 以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清 楚、完整地描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发 明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出 创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。另外，专利中涉及到 的所有联接/连接关系，并非单指构件直接相接，而是指可根据具体实施情况，通过添加或 减少联接辅件，来组成更优的联接结构。本发明创造中的各个技术特征，在不互相矛盾冲突 5 5 CN 114328516 A 说明书 3/4页 的前提下可以交互组合。 [0032] 参照图1所示，本发明的一种基于Redis的更新和存储K线的方法，包括以下的步 骤： [0033] S1、解析行情数据； [0034] 具体的，包括如下的步骤： [0035] S11、调用Kafka客户端库连接Kafka，消费Kakfa中的原始数据，Kafka是一种高吞 吐量的分布式发布订阅消息系统； [0036] 所述Kafka中的原始数据，通过以下的步骤获取： [0037] 行情解码服务系统通过网络实时接收交易所的原始行情数据； [0038] 把原始行情数据解码为自定义的行情数据格式； [0039] 将自定义的行情数据格式转化为Pb数据格式，发送到Kakfa，生成原始数据。 [0040] S12、调用Pb库解析所述原始数据，解析出行情数据，行情数据中包括了当天最高 价、最低价、成交量、成交额和当前价等等各种行情字段值，Pb即protobuf，一种Google开源 的实现数据自动序列化和反序列化的机制。 [0041] S2、查询Redis中的K线] 具体的，包括以下的步骤： [0043] S21、调用Redis客户端库连接Redis，将所述行情数据中的股票代码和K线类型组 合成key，key即键值，通过该key使用LPOP命令向Redis查询最新的K线] LPOP是一种Redis查询命令，K线以链表的形式存储在Redis中，使用LPOP可以查出 最新的一条K线，同时LPOP也会从redis中删除这条K线个作用，一是从 Redis中查询到最新的K线，二是从Redis中删除这条K线；Redis是一种基于内存的高性能非 关系型开源数据库，每次查询需要传入一个参数，这个参数就是key，即键值； [0045] S22、Redis客户端返回查询结果，如果查询结果为空，表示没有查询到任何K线，如果查询结果不为空，表示查询到了K线、根据所述行情数据生成K线，并插入Redis； [0047] 具体的，包括以下的步骤： [0048] S31、创建一个空的K线中行情字段值计算K线] 具体的，根据所述行情字段值计算K线各个字段值，包括以下的步骤： [0050] 开盘价等于行情数据中的当前价，收盘价等于行情数据中的当前价，最高价等于 行情数据中的当前价，最低价等于行情数据中的当前价，成交量等于行情数据中的成交量 减去总成交量，成交额等于行情数据中的成交额减去总成交额，时间戳等于行情时间戳‑ (行情时间戳％K线周期)，此处的‘‑’代表的是减加乘除中的减，‘％’代表求余数； [0051] S32、更新总成交量和总成交额，总成交量等于行情数据中的成交量，总成交额等 于行情数据中的成交额； [0052] S33、使用所述的key,将所述的K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到 Redis中，生成新的K线，后续将在此基础上更新K线，LPUSH是一种Redis命令。 [0053] S4、更新K线，并存储到Redis中； [0054] 具体的，包括以下的步骤： [0055] S41、所述将Redis客户端返回的结果反序列化为Json对象，该Json对象即第二K线页 对象，Json是一种轻量级的数据交换格式； [0056] S42、将所述的第二K线对象中的K线时间戳与行情时间戳进行比对，判断是否为同 一周期，若是同一周期，则跳转至步骤S43，继续更新K线的操作，若不是同一周期，则需要生 成新的K线，因此，使用所述的key，将所述的第二K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插 入到Redis中，然后跳转至步骤S3，去生成新的K线、更新所述的第二K线] 具体的，更新所述的第二K线对象中的字段值，包括以下的步骤：收盘价等于行情 数据中的当前价，最高价等于行情数据中的最高价与行情数据中的当前价两者之中的最大 值，最低价等于行情数据中的最低价与行情数据中的当前价两者之中的最小值，行情数据 中的成交量与步骤S32中的总成交量之差值累加到K线成交量，行情数据中的成交额与步骤 S32中的总成交额之差值累加到K线、更新总成交量和总成交额，总成交量等于行情数据中的成交量，总成交额等 于行情数据中的成交额； [0060] S45、使用所述的key,将所述的第二K线对象序列化为Json字符串，用LPUSH插入到 Redis中，完成更新K线，K线存储至redis中。至此，实现了基于Redis的K线的更新和储存， Redis可高效的插入和查询的特性，使得本发明可应对高频率的大流量的K线] 本发明利用Redis的高效的插入和查询特性，应对高频率大流量的行情更新，实现 更快速的K线] 以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施 例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替 换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。 7 7 CN 114328516 A 说明书附图 1/1页 图1 8 8

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