1. 全面摒弃lodash，仅仅保留几个es6实现起来比较麻烦的utility函数。lodash虽然简化了很多代码，但用久了，保护性太强，代码出错不易发现。在亿级的运算中，这类保护型代码会降低性能。
2. 减少所有不必要的查询，提前为量大的查询建立索引。3. 减少sort一类函数，能消灭多少消灭多少，用好Mongo的索引直接减少对数据结果的sort。
4. int类型用于比较性能远强于date类型。5. 控制好缓存，在缓存用于查询的目的完成后立马销毁。
6. 分布式的计算中的单进程计算逻辑并非处理的越多越好，试过后发现，适当分散，计算速度只是略微下降，但内存损耗会等比例减少。
经过几天奋战，A股整个收盘后涉及到所有A股、行业、指数、基金、可转债的计算原本需要六十多分钟的计算控制到了四十五分钟内，同时CPU和内存保持稳定，还有富足资源。![[烟花]](http://assets.imedao.com/ugc/images/face/emoji_89.png?v=1 "[烟花]"){kind=small}