业务背景
基于电力市场化的背景，为发电企业提供电力交易辅助决策服务，目前覆盖华能、大唐、国电投、广东南网等发电企业的各个省份的交易业务；
功能介绍
基于全网披露的电力市场数据（包括电价、负荷、发电量、机组运行、交易公告等），可开发一套电力市场智能辅助交易系统，涵盖以下核心功能：
数据管理：整合多源异构数据（如中长期交易、现货市场、辅助服务市场数据），建立标准化数据库，支持实时更新与历史回溯。
市场分析：通过可视化看板分析电价波动、供需平衡、区域价差等关键指标，识别市场趋势与异常信号。
市场预测：基于机器学习（如LSTM、XGBoost）或统计学模型，预测短期电价、负荷及可再生能源出力，辅助报价决策。
现货策略：结合预测结果与风险偏好，生成分时段的竞价策略（如峰谷套利、阻塞收益优化），并模拟潜在收益。
交易复盘：对比实际交易与策略预期，分析偏差原因（如预测误差、政策调整），优化模型与策略逻辑。
该系统可服务于发电企业、售电公司及大用户，帮助降低市场风险并提升交易收益，同时支持政策合规性与数据审计需求。
数据管理：整合多源异构数据（如中长期交易、现货市场、辅助服务市场数据），建立标准化数据库，支持实时更新与历史回溯。
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市场预测：基于机器学习（如LSTM、XGBoost）或统计学模型，预测短期电价、负荷及可再生能源出力，辅助报价决策。
现货策略：结合预测结果与风险偏好，生成分时段的竞价策略（如峰谷套利、阻塞收益优化），并模拟潜在收益。
交易复盘：对比实际交易与策略预期，分析偏差原因（如预测误差、政策调整），优化模型与策略逻辑。
该系统可服务于发电企业、售电公司及大用户，帮助降低市场风险并提升交易收益，同时支持政策合规性与数据审计需求。
项目实现
技术选型、架构设计，项目搭建；
关键业务流程设计与实现，数据状态管理逻辑统一封装，数据分拆聚合逻辑统一封装；
系统管理，配置管理，参数配置管理；
公私有数据管理，市场分析，市场预测，合约分析；
价格预测，K值预测，现货策略，现货复盘算法接口对接与结果数据维护；
定制化报表开发，开发报表近百，熟悉EasyExcel、Poi、Jxls等报表工具；
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1.机票业主要功能有机票查询，改签机票查询，机票订单查询，机票预定，退票，改签等主要功能。
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3.其中机票数据以壹号数据打底，聚合多家运营商数据进行数据聚合，为客户提供更多选择。
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当系统遇到洪峰流量时，容易出现页面打开慢、卡顿等问题，主要原因有以下几点：
1) Redis 超负载与缓存热点。
2) 数据库超负载。
3) 供应商系统不稳定。
系统优化：
一、Redis负载与缓存热点优化
a) 缓存热点应对方案：热点识别自动构建多级缓存将单位时间内高频访问的Key ，识别出来。例如：同一个 Key 1 秒内单机访问 10 次。
b) 缓存大key问题：
1. 精简缓存对象：去除缓存中的冗余字段。
2. 压缩缓存对象：采用压缩比更高的压缩方式，缩小缓存对象。
3. 拆分大 Key ：若精简和压缩后还是过大，根据业务逻辑，将大 Key 拆分成多个小 Key 。
5. 长期治理：建立长期治理机制，定期扫描 Redis 中的大 Key ，每周跟进，将隐患在日常治理中消除。
二、数据库超载优化
a) 缓存覆盖更新策略：替代直接删除缓存 Key 的做法，采用了缓存覆盖更新策略。当商品信息发生变更时，系统不再删除缓存 Key ，而是直接更新该 Key 对应的缓存值。避免了流量穿透到底层数据库。
b) 消息聚合：针对商品变化消息量过大的问题，引入了消息聚合机制。将商品多次变化消息在一段时间窗口内合并成一个，减少消息处理的频率。
c) 异步更新缓存：为了进一步降低 对数据库的实时压力，采用了异步更新缓存的策略。当商品信息发生变更时，系统不会立即更新缓存，而是将更新任务放入一个异步队列中，由后台线程异步处理。
三、供应商系统不稳定
当供应商系统面临大流量冲击时，往往会出现响应缓慢甚至被限流的情况，这直接影响了我们自身系统的稳定性和用户体验。
为了缓解上述问题，我们采取以下技术策略：
1）削峰填谷 缓冲池：利用消息队列作为订单提交的缓冲池，将订单信息先写入队列，再由后台服务异步处理。这样可以将订单提交的高峰流量削平，减少对供应商系统的瞬时压力。
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