为了解决跨公式分享数据的问题（原帖看这里）尝试使用了非持久化的Dic, 然后就发现TB3性能大幅下降，与社区高手讨论学习后意识到应该是Dic引起的（讨论贴看这里）。考虑到策略实盘会长期运行，随着数据的积累可能还是会有性能隐患，关于数据存储的问题还是要搞搞清楚，避免实盘踩大坑，还请老师们不吝赐教。

#1 对Global变量写入数据的测试

测试代码如下：

Vars
    Global Array<Array<Numeric>> dataArray;

Events
    OnReady()
    {
        Integer i;
        Integer j;
        Array<Numeric> newData;
        
        for i=1 to 5000000
        {
            //生成一条new Data,一个长度为24的一维数组
            for j = 0 to 23
                newData[j] = Rand(100, 10000);
            
            //插入到二维数组
            ArrayPushBack(dataArray,newData);
        
        }
        
        Print("数据长度:" + Text(GetArraySize(dataArray)));
    
    }

测试过程：

- 创建一个Global二维数组，然后插入一个尺寸为24的一维数组

- 分别插入5000， 5w, 50w次

- 5000次，5w次内存消耗都不大

- 50w次内存消耗也在预期之内（1.3G）, 但是策略停止运行后内存依然保持在1.3G， 直到将策略从【策略单元】内移除，内存才大幅下降到300M以下

问题:

#1-1： 全局变量使用时如果不手动移除策略内存何时会释放?

#2 对非持久化Dic写入数据的测试

测试代码如下：

Vars
    Global Array<Array<Numeric>> dataArray;
    Dic<Array<Array<Numeric>>> Dic_TestPerfData("Pressure_Test", False, "Data");
    Global Numeric dic_write_time(19250127.110211);   //用于确保每个dic内只有一条记录的系统时间
    
Events
    OnReady()
    {
        Integer i;
        Integer j;
        Array<Numeric> newData;
        
        for i=1 to 5000
        {
            //生成一条new Data,一个长度为24的一维数组
            for j = 0 to 23
                newData[j] = Rand(100, 10000);
            
            //插入到二维数组
            ArrayPushBack(dataArray,newData);
            
            If(i % 200 == 0) {
                ArrayErase(dataArray,0, GetArraySize(dataArray) - 100);
            }
            
            //插入到非持久化的Dic
            SetDicValue("Pressure_Test", "Data", dic_write_time, dataArray, False);
        }
        
        Print("数据长度:" + Text(GetArraySize(Dic_TestPerfData)));
    
    }
    

测试过程：

- 创建一个Global二维数组，然后插入一个尺寸为24的一维数组

- 将一维数组插入5000次，每插入一次就写入到一个非持久化的Dic变量，且确保Dic里只有一条数据（实现方法看这里）

- 5000次后内存消耗达到2.8G

- 策略运行停止后，将策略从【策略单元】内移除，这次与Global变量不同，内存不降反升，达到了4G，过了一段时间后才恢复到300M以下

问题:

#2-1： 非持久化的Dic数据是不是只是保存在内存里，整个过程完全不会写入磁盘？

#2-2：非持久化的Dic内存使用量与全局变量差异巨大，好奇背后的机制是什么？