了瓶颈。
他新建了一个后台服务进程，命名为“Predictor_Realtime”。在这个新进程中，预测算法不再等待整批数据，而是采用事件驱动方式：一旦接收到新的行情包，立即提取关键字段，对价格趋势做局部重算，并更新输出结果。
“现在，它会随时反应。”他敲下最后一行代码，按下编译。
系统重新加载模块，主界面的预测曲线开始以更密集的频率跳动。每一笔成交价变动后，虚线轨迹平均在7秒内完成修正。
林悦盯着屏幕角落的时间差标注：输入时间 10:23:41.2，输出时间 10:23:48.1。延迟压缩到了7秒。
“够快了。”她说。
“还不够。”陈帆调出图形渲染层代码，“人眼看到的，才是真实的响应速度。”
前端页面仍用的是早期ASP框架，每次刷新都要重新生成整个图表，耗时严重。他在客户端加入一层轻量级缓存，预先加载最近5秒的价格趋势，在本地模拟出动态延伸效果。虽然实际计算仍在后台进行，但视觉上已接近实时追踪。
项目负责人上午十一点赶到实验室。他没带其他人，手里拎着一份打印的测试计划表。
“我听说你们换了专线？”他站到主控台前，目光落在显示器上不断跳动的曲线。
“刚通。”陈帆调出实时监控面板，“目前每秒接收20条数据，预测延迟控制在10秒以内。”
负责人眯起眼：“比卫星行情快？”
“传统卫星推送有编码、上行、转发、解码四道环节，端到端延迟普遍在15秒以上。”林悦在一旁补充，“我们直连交易所前置机，路径更短。”
负责人没说话，只是盯着“陆家嘴”的模拟交易窗口。系统刚刚发出买入信号——早盘量能突增，价格突破昨日高点，委托买盘持续加码。信号发出后第9秒，股价开始拉升。
“试试压力情况。”
陈帆启动全速测试，将过去一周的高频波动行情导入模拟环境。系统开始连续接收密集数据流，预测模块高频响应。
运行到第三分钟，异常出现了。
一条来自某营业部的错误报单混入数据流：一笔“陆家嘴”的成交价被录为**999.99元**，瞬间拉高均价。预测曲线剧烈上扬，几乎触达自动止损阈值。
“要爆了！”负责人脱口而出。
陈帆迅速调出过滤规则模板，参考林
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