處理實時數(shù)據(jù)，最重要的是保證數(shù)據(jù)的有效性和不間斷性，能夠保證數(shù)據(jù)準確無誤。有些情況會處理較高的并發(fā)性，有著大量的IO，要做到監(jiān)控實時數(shù)據(jù)上處理上的壓力，能夠進行優(yōu)化。

例如：對于電信行業(yè)，對數(shù)據(jù)處理和實時數(shù)據(jù)有著非常高的并發(fā)性，數(shù)據(jù)一定要做到準確無誤，并且有著非常大量的數(shù)據(jù)高并發(fā)處理。

第一種方案：采用MongoDB數(shù)據(jù)庫，MongoDB能夠有效的緩解數(shù)據(jù)并發(fā)上所帶來的壓力，能夠支持動態(tài)的擴容，有效的保證數(shù)據(jù)的不間斷性，MongoDB有著監(jiān)控機制，可以對數(shù)據(jù)上的利用率和性能效率上進行優(yōu)化。如果考慮到數(shù)據(jù)處理量非常的大，IO操作會造出瓶頸，可以結合Redis內存數(shù)據(jù)庫，可以有效緩解數(shù)據(jù)庫上的壓力。

第二種方案：便于數(shù)據(jù)分析和處理，可以考慮采用HDF5文件系統(tǒng)，HDF5支持并發(fā)IO操作，如果對數(shù)據(jù)頻繁的上的讀寫操作，采用分布式系統(tǒng)能夠有效緩解數(shù)據(jù)處理上的壓力。傳統(tǒng)的部分金融行業(yè)會采用HDF5分布式來處理大量的實時金融數(shù)據(jù)。

第三種方案：流式處理系統(tǒng)，需要進行大量的計算和規(guī)則運算分析，可以考慮采用Storm,這是一個復雜的實時數(shù)據(jù)處理方案。~~~Twitter開源。

第四種方案：數(shù)據(jù)一定不能有任何上的差錯，不能出現(xiàn)任何出入。必須保證有效性和一致性。可以考慮采用KDB+，銀行和金融數(shù)據(jù)上會采用KDB+，不過需要學習復雜的Q語言。

其他還有很多復雜的實時數(shù)據(jù)處理方案。不過要結合數(shù)據(jù)的規(guī)則和對于數(shù)據(jù)處理分析的方案來解決瓶頸。

總結

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