我正在用 Java 创建一个实时交易机器人，我遇到了一些需要帮助的事情。 每隔 10 秒左右，我就会收到股票代码的更新信息，并且我必须通过分析阶段运行这些数据，以确定是否触发策略进入或退出。我担心的是，每个报价可能有数百种不同的策略需要分析，因此我不确定是否为每个策略创建和存储一个实例更好，或者仅为该特定报价创建一个对象。
策略是股票代码、区间和指标配置的具体配置。因此，即使策略 1 的逻辑与策略 2 的逻辑相同，我也需要不同的信息来分析它们。这就是为什么我可以获得数百种策略。
我想看看哪种设计更好：
创建和销毁每个股票代码的策略对象 我有一个策略对象，我可以创建并注入所有其他依赖项，分析股票信息，然后使用垃圾收集器销毁它。这意味着我不会在内存中存储数百个实例，而只会存储 X 个实例（如果是多线程）。
创建基础对象并注入依赖项 我可以创建一个基础对象并根据策略类型将其存储在映射中，因此我只有（比方说）15 个实例，而不是数百个实例。然后注入我正在该特定分析的当前策略的相关信息时间。我认为这就像一个对象池，我在其中存储基本实例，可以通过在功能问题中注入我需要的内容来分析数据。
为每个策略创建一个对象并存储它 为此，我将为每个策略运行创建一个实例，并将其存储在地图中。这意味着我可能会在内存中存储数百个对象，但至少我不会每次都经历创建新对象的性能成本。
我不确定什么是最好的性能，我想知道在JAVA中反复创建和销毁对象有什么缺点。我认为这会影响性能。
这听起来很像线性代数问题。
在一个 2x2 矩阵中，一侧是所有股票，另一侧是每种策略。他们相遇的地方就是股价将如何影响买入/卖出决策。
然后您可以将其乘以一维股票价格矩阵，结果会根据每种策略给出答案。
您可能想在 Github 上查找 Java 矩阵包。 NASA 当年有一个很好的经历。