假定沪指是真打破则目的指向4800点！这次真的不一样 (假设沪深指数目前为2425点)

大盘再度下跌创新高，午后发生回落，短线将展开震荡。

继续下跌后，富时A50指数的结构愈发明晰，自4月起的下跌是3浪结构，目前C浪走出了5个3的结构，指数冲高回落，不扫除曾经率先见到高点，后市静待确认信号。

沪指跳空下跌收小K线，盘中打破3731点，媒体“沪指创十年新高”的标题漫山遍野。沪指近十年都处于箱体震荡中，并未发生真正的“大牛市主升浪”。这次假定是真打破，那么上翻一个箱体的测算目的是4800点，不知道要有多大的利好才干抵达，这种或许性很低。

各股指普遍放出巨量，这意味着资金对立加大。大盘短线将震荡，部分指数仍将有新高，但距离见阶段高点为时不远。如今最好别随意置信“这次不一样”，“下次不一样”倒是可以信一下，即真正的“大牛市主升浪”不是如今末尾，而是在明年启动……（公 号“中产投资”）

4、已知一个SO2分子的质量为n千克，一个SO3分子的质量为m千克。若以一个硫原子质量的1/32 作为原子的质量规范，则SO2的式量为（ ）

选cS02质量为n，SO3质量为m，则氧原子质量为（m-n）则在SO2中硫原子质量=n-2(m-n)=3n-2m则SO2的式量=n/《（3n-2m）/32》=32n/（3n-2m）

如何为Kafka集群选择适宜的主题和分区数量

如何选择kafka集群中topic,partition的数量，这是许多kafka用户经常遇到的疑问。 本文罗列论述几个关键的选择要素，以提供一些参考。 分区多吞吐量更高一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的。 在producer和broker方面，写不同的分区是完全并行的。 因此一些昂贵的操作比如紧缩，可以取得更多的资源，由于有多个进程。 在consumer方面，一个分区的数据可以由一个consumer线程在拉去数据。 分区多，并行的consumer（同一个消费组）也可以多。 因此通常，分区越多吞吐量越高。 基于吞吐量可以取得一个粗略的计算公式。 先测量失掉在只要一个分区的状况下，Producer的吞吐量(P)和Consumer的吞吐量(C)。 那假设总的目的吞吐量是T的话，max(T/P,T/C)就是要求的最小分区数。 在单分区的状况下，Producer的吞吐量可以经过一些性能参数，比如bath的大小、正本的数量、紧缩格式、ack类型来测得。 而Consumer的吞吐量通常取决于运行程序处置每一天信息逻辑。 这些都是要求切合实践测量。 随着时期推移数据量的增长或许会要求参与分区。 有一点要求留意的是，Producer者发布信息经过key取哈希后映射分发到一个指定的分区，当分区数出现变化后，会带来key和分区映射相关出现变化。 或许某些运行程序依赖key和分区映射相关，映射相关变化了，程序就要求做相应的调整。 为了防止这种key和分区相关带来的运行程序修正。 所以在分区的时刻尽量提早思索，未来一年或两年的对分区数据量的要求。 除了吞吐量，还有一些其他的要素，在定分区的数目时是值得思索的。 在某些状况下，太多的分区也或许会发生负面影响。 分区多要求的翻开的文件句柄也多每个分区都映射到broker上的一个目录，每个log片段都会有两个文件（一个是索引文件，另一个是实践的数据文件）。 分区越多所要求的文件句柄也就越多，可以经过性能操作系统的参数参与翻开文件句柄数。 分区多参与了无法用风险kafka支持主备复制，具有更高的可用性和耐久性。 一个分区（partition）可以有多个正本，这些正本保管在不同的broker上。 每个分区的正本中都会有一个作为Leader。 当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得无法用，kafka会智能移除Leader，再其他正本中选一个作为新的Leader。 Producer和Consumer都只会与Leader相连。 普通状况下，当一个broker被正常关机时，controller主动地将Leader从正在关机的broker上移除。 移动一个Leader只要求几毫秒。 然当broker出现异常造成关机时，无法用会与分区数成正比。 假定一个boker上有2000个分区，每个分区有2个正本，那这样一个boker大约有1000个Leader，当boker异常宕机，会同时有1000个分区变得无法用。 假定恢复一个分区要求5ms，1000个分区就要5s。 分区越多，在broker异常宕机的状况，恢复所需时期会越长，无法用风险会参与。 分区多会参与点到点的延迟这个延迟要求体如今两个boker间主备数据同步。 在自动状况下，两个boker只要一个线程担任数据的复制。 依据阅历，每个boker上的分区限制在100*b*r内（b指集群内boker的数量，r指正本数量）。 分区多会参与客户端的内存消耗kafka0.8.2后有个比拟好的特征，新的Producer可以支持用户设置一个缓冲区，缓存一定量的数据。 当缓冲区数据抵达设定量或许到时期，数据会从缓存区删除发往broker。 假设分区很多，每个分区都缓存一定量的数据量在缓冲区，很或许会占用少量的内存，甚至超越系统内存。 Consumer也存在相同的疑问，会从每个分区拉一批数据回来，分区越多，所需内存也就越大。 依据阅历，应该给每个分区分配至少几十KB的内存。 总结 在通常状况下，参与分区可以提供kafka集群的吞吐量。 但是，也应该看法到集群的总分区数或是单台主机上的分区数过多，会参与无法用及延迟的风险。

有哪些适用的止损战略？

一、目的止损法

望文生义，这种止损方法是基于目的的止损。 买卖中经常使用的许多预测目的，都是市场中的盘中指数，比如下跌/下跌、新高/新低和成交量。 创立基于目的的止损时，假设多少钱打破新高或跌至新低（假设在其新高时，你在做空；或新低时，你在做多），那么就要分开买卖，即使此时的多少钱尚未到达你设置的止损价位。

二、时期止损

基于时期的止损战略是指，当多少钱动能按着等候的方向上升时，就做短线买卖。 假设多少钱方向判别正确，那么应该会很快就能止盈。 相反，假设在做多之后，多少钱仍不下跌，甚至是出现了细微下跌的状况，那就说明，多少钱方向的解读是错误的，此时的假定也就被证伪了。

三、多少钱止损

大少数买卖者都熟习基于多少钱的止损战略，由于多少钱是最清楚的目的，能让投资者感遭到直面的损失。 事先期和目的无法分开买卖时，就把基于多少钱的止损作为最后的手腕。 做出这种基于多少钱止损操作的关键是，将你的止损点设置在假定的高点或低点左近，这样即使你的假定被证伪，损失也不会太大。 在短线买卖中，这意味着买卖者要审核一分钟和五分钟图，以及思索做市商的报价启动买卖。

四、资金止损

资金止损，就是当投入的资金盈余到一定数额或比率时的止损。 这种止损方式的优势是相对比拟理性，能防止出现较大的资金损失，同时也能从心思上给自己一个盈余的预期，买卖起来会愈加冷静镇定。