@zhuzhuaini "因为我起先不知道 python 最后会转成 C"

这句话不对。Python 代码是由 Python 解释器运行的，是一个 C 语言写的虚拟机，模拟了某种指令集的 “CPU”。但是这种执行方式注定了 Python 大部分代码不够快，所谓 Python 也支持调用编译好的本机函数。标准库的很多函数都是用 C 写的预先编译好的函数。

@SWALLOWW 你也不用目瞪狗呆，C++ 确实难写。这也是为啥我说你还不如转 JS 。

Linux 开个 Chrome 一样吃内存。

Office ？ Linux 下有能和 MS Office 打的存在？

@momocraft 虽然你说得对，但是 key 一多就内存爆炸了。

还是固定大小的锁池比较合理。

我觉得你转 JS 都比转 C++ 好。

简单来说就是不需要每个 key 一个锁。给一个固定大小的锁池，把 key 哈希映射到锁池里面。这样既能一定程度上分散锁，又不用动态创建新的锁，锁的总数也是确定的。

这问题很大。因为你 lockMap 本身没有锁，所以你在拿到 lock 对象前的操作都有问题。

你这需求很早有人就做过了。比如 https://yanbin.blog/google-guava-striped-key-based-fine-grain-locks/

看你的问题描述总觉得你司架构有问题。

首先，Python Tornado 算是很老的技术了。而且当年 Tornado 的特色在于老语法下的异步网络编程。可是按你的描述，怎么 Tornado 变成了单线程阻塞模式了。。

在这个奇怪的错误架构下，你的问题我感觉都没法搞定。

@chendl111 空口说这个没用的，要看数据使用流程。

我觉得金融数据一股脑扔给 MySQL 也不行，时序数据的支持，关系数据库都比较那啥。

提高速度的关键在于自己分库分表，优化时间序列的索引方式。但说实话如果你能做到这一步，用 SQLite 你也能做。另一方面金融数据库一般很多时候会用来做实验，如果你能用 SQLite 解决这些事情，你天然多了一种在实验机器上本地缓存数据的方案，这样可以大大减轻你 MySQL 中央数据库的压力。

退一步你也可以使用 MySQL 中央数据库 + SQLite 本地缓存的模式。

内存买来就是用的，又不是给你摆着看空闲内存的。

实际上如果没有程序大量吃内存，系统一般把空闲内存拿去做磁盘缓存。有需要用内存了就把这部分缓存直接扔了。这样你读常用文件（特别是启动常用程序）就会很快。

对，win10 prefetch 就是这玩意儿的一种实现。

Pandas 是按列存储的。

最近哪哪都说原神牛逼，但是看这重置金额，对付未成年人，腾讯果然还是你大爷。

@Vegetable 首先网络安全大部分东西就不该是算法工程师考虑的问题。算法工程师就该考虑什么工具做实验最快。显然 Jupyter Notebook 最快。

VPN 接入应该是提供远程访问的公司最基础的设施。如果没有，那就应该全面禁止远程访问。我不能理解，随便谁都能暴露一个随便什么服务给公网的这种操作。。。

@Vegetable 我觉得你司没有一个统一的 VPN 入口就有点问题。。。

@Vegetable 噗你公网暴露？这不是一个 vpn 解决内网访问码

说起炼丹我就不困了。你需要的是 jupyter notebook

https://jupyter.org/