Quel cadre est bon pour la livraison de données qui est couramment changé en quelques secondes et est évalué par beaucoup de personnes (similaire à la cote de stock)?

Je ne connais que PHP et javascript et je suppose que php n'est pas bon pour répondre à une grande quantité de request simultanée. Je vous serais reconnaissant si quelqu'un peut me présenter un cadre plus approprié pour cela, car je ne connais pas vraiment le mot-key sur google pour l'instant. Merci beaucoup.

Multicast et un cadre de messagerie de publication / souscription (pub / sub) , en fonction de la source de données, de votre réseau et de vos auditeurs.

Cette question ne peut être répondu – vous venez d'un côté "Je suis un petit webdude" et posez une question. Les gens ont dépensé des millions pour répondre.

Tout d'abord, ce qui est "similaire à stock Quote". Sérieusement. Je suit 5 échanges – toutes les offres CME Group. Je surveille plus d'un quart de million de symboles, le plus inactif. Les actifs ont des centaines de mises à jour par seconde (incidemment, ce sont ceux qui m'intéressent vraiment).

Deuxièmement, qu'est-ce que "beaucoup de gens"? 100? 100 000?

Ce qui est livré. Intranet? L'Internet? Intranet, vous voulez vraiment regarder quelque chose comme Multicast. Internet Multicast n'existe pas.

Cadre? Eh bien, TIBCO est célèbre. Prix ​​d'implémentation 7 numbers. Rithmic utilise quelque chose en tant que développeur, tout comme beaucoup d'autres fournisseurs de cette région.

Mises à jour? Quelle est votre idée de la latence de la livraison? Je veux dire, à la maison, j'ai 129 MS après l'échange. Quand il count que j'en suis à 1 ms. C'est important – parce que vous ne pouvez pas countr sur "tirer", vous devez get des mises à jour.

C'est vraiment un sujet Hugh. TOUTE Langage majeur (C #, Java, C ++) et certains non communs ont des liens disponibles. Le budget et l'utilisation réelle commenceront à décider votre Masortingce de décision.

Bien sûr, cela dépend de ce que "grande quantité" et "données changées en quelques secondes" signifie pour vous. Pour gérer un très grand nombre d'users simultanés, il est préférable de ne pas que les users atteignent votre server d'applications dynamics très souvent.

Une caching intense avec des choses comme Vernis + CDN et un stockage rapide de backend (beaucoup d'options ici) aiderait beaucoup.

En ce qui concerne le backend dynamic lui-même, Erlang a été prouvé pour tenir une concurrency massive, et vous avez d'excellents résultats avec Java / Scala aussi.

Il est important de ne pas trop ingénier, car vous pourriez créer une solution beaucoup plus complexe que votre problème nécessite.