量化交易系统任务框架的演化之路（5）用Kafka实现分布式计算任务框架

在之前的几篇文章中，都是基于单服务器系统讲解了任务框架的逐步演化，包含了效率、依赖关系、可管理性等几个方面的内容。可是随着量化系统的中因子、信号、数据预处理、日志监控等需求的不断增多，并且大家都知道量化交易系统，是对响应时间有要求的，尤其是对分钟级别甚至tick级别信号的检测等，那么这个时候，单机系统已经无法适应实际需求了，为了提高效率就要考虑通过分布式来提高效率。
在进行下一步之前，我们应该明白，所有的优化都是针对具体的业务场景，否则就无的放矢，达不到预期效果。那么，这里的场景是：

每天收盘后，要针对3000多只股票以及指数，计算一系列的指标，随着指标的增多，计算的速度越来越慢。

改造后的框架应该满足以下需求：

1. 计算任务的节点可以随时增加
2. 能够根据节点的性能分配任务量

那么针对上面的场景和需求，再结合之前的经验，将框架中的角色分为两个：
Manager： 负责管理Worker以及给分配任务
Woker： 负责执行分配的任务

为了解耦，这里引入了Kafka作为消息中间件，起到模块间的解耦作用，具体模块间的流程图：

从时序关系来看，大概的流程是：

Created with Raphaël 2.1.2 Worker Worker Manager Manager 启动/注册/空闲 保存到空闲Worker队列 分配任务 执行任务 执行完毕/空闲 心跳

理解了流程后，写代码实现就好了。