mydeman的学习日志

测试策略是保证测试过程有效开展、测试资源利用最大化、测试质量稳定可靠的重要前提，但是在实际研发过程中却往往会被忽略。很多时候会被认为是一项文档工作，从网站找一个文档改巴改巴应付了事。如果管理者对测试策略也不重视，可能会造成质量失控、工作无序、贻误战机等更大的损失。

在上一篇文章《量化交易系统任务框架的演化之路（3）基于多状态的任务依赖解决》中提供了一种利用数据库作为状态数据交换媒介的解决方案，通过这种方法，实现了依赖和被依赖的任务之间解耦，但是问题也十分明显，就是轮询被依赖任务的状态的做法会带来无谓的计算资源的浪费，一旦任务过多，无论是对数据库还是对任务系统本身都会造成一定压力。我们称把这种方法称为Pull，也就是拉取的思路；那么与之对应的就是推送（Push...

一个完善的量化交易系统不但包含了最基本的选股、择时、回测等基本的任务，而且还包含了众多了独立的任务模块，这些任务模块被设计成可插拔的独立任务。本系列文章将会分别讲解几种不同的实现这些任务模块的技术。定时任务定时执行是一种普遍采用的技术，容易理解也方便实现，很多开发框架都为快速的设定定时任务提供支持。那么接下来我们就具体来看看实现定时任务的技术手段。技术实现系统任务在...

在上一篇文章《使用MongoDB存储Docker日志》中完成了Docker + Fluentd + MongoDB的基本配置。但是在实际的使用过程中，却发现Docker生成的日志并不会立即写入到MongoDB中，有大概1分钟左右的延迟。查阅Fluentd的文档得知，有一个flush参数可以控制日志的写入频率，默认的是60s。更改flush_interval参数就可以提高写入频率，具体更改如下：

日志是系统很重要的一个组成部分，通过日志可以及时发现系统中存在的问题，也可以为修复问题提供线索。Docker提供了多种插件方式管理日志，本文就对使用MongoDB存储Docker日志的过程做个记录。数据流Created with Raphaël 2.1.2开始Docker容器FluentDMongoDB结束Docker产生的日期 发送到 FluentD，然后FluentD在转存

Docker官方提供了Go、Python两种不同的SDK和HTTP形式的API，不熟悉Go语言，尝试了一下Python的SDK。Docker官方的Python SDK是针对2.x版本的，就直接在CentOS的Python2.7.5上进行了测试，可是却出现了错误：# pythonPython 2.7.5 (default, Aug 4 2017, 00:39:18) [GCC 4.8.

最近刚开始使用Docker，把常用的命令摸了一遍后，就想把镜像的build过程放到Jenkins上。具体过程就不说了，十分简单，只需要几条命令就可以了。可以在向私有registry推送时却报出了异常：docker push registry.mydocker.com/demo/small:latestThe push refers to repository [registry.my

文本替换是常用字符串的常用操作，利用正则表达式可以进行比较复杂的替换。

解决CentOS7系统更新时出现的Mutilib version problems。

搭建一个真实可靠的回测可以对实盘操作具有一定的参考和指导意义，但是在系统的搭建过程中，有些坑可能会被反复踩到，这里把之前遇到的问题和大家分享

空间换时间的最常用场景就是缓存，为了提高性能可以设置不同类型的缓存

在使用之前，第一步就是要完成安装。Kibana作为一个有力的工具，大大方便了elasticsearch的使用，因此一同安装。

Elasticsearch的说明文档中，基本概念（Basic Concepts）一节中提到了一些术语，但是刚开始阅读时，有些一头雾水，结合实践经验，回过头来尝试重新理解一下。

记录在使用Elasticsearch时遇到一些问题。

尝试通过Python API操作Elasticsearch