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前言
一、系统架构图
【分布式期货行情交易系统-架构设计】?
二、功能分析
1.客户端
2. 前置
3.实时行情采集
4.K线服务
5.交易服务
6 云条件单
注意事项
前言 一、系统架构图
根据对系统的分析以及本身开发人员对技术的熟练度,选取消息队列kafka来实现对系统的解耦 , 选取来对整个系统进行分布式管理,数据库选用了开源分布式数据库 。
系统架构图如下图:
二、功能分析 1.客户端
客户端通过配置连接不同的前置服务器,更优的做法是客户端根据网络测试自动选择最优前置建立长连接 。
2. 前置
设计行情系统为开放系统(无需注册科直接使用),则用户是匿名连接 , 按规则为每个连接生成全局不同guid(前置)来标识客户端 。
交易和行情分别建立单独的长连接 。
行情请求是匿名的,可以提交给任意K线服务处理,可以通过Kafka本身实现负载均衡(后面将在Kafka系统介绍中讲);
交易请求在第一条登录请求确定交易服务后 , 后继的请求都必须持续由该服务处理,因此,对交易请求通过负载均衡算法(交易账号和期货公司编码作为hash算法key)来实现消息的分发 。
3.实时行情采集
通过行情API获取实时行情,异步处理:入库(如果存储的话),同时生成基础K线数据入库 。
![分布式期货行情交易系统-架构设计](http://img.gansulong.com/231231/1146262139-0.jpg)
文章插图
4.K线服务
根据客户端的请求来查询数据库及Redis,生成客户端所需的K线数组 。
5.交易服务
交易服务分为多个进程:用户管理主进程及交易子进程(每一种类型的交易API运行一个进程) , 交易子进程和用户管理主进程通过通信(也可通过其他方式进行进程间通信) 。
用户管理主进程启动后开启服务端口监听,然后启动交易子进程,交易子进程启动后与用户管理主进程建立连接 。
交易子进程是必须支持多交易用户同时登陆 。
用户管理主进程根据提交的交易客户(客户端提交登录请求时设定使用哪种类型的接口,一般是**CTP服务器/**恒生服务器)转交给相应的交易子进程处理 。
6 云条件单
价格云条件单触发主要是实时行情,实时行情来源有两种:一种是实时行情服务提交到消息队列kafka中的数据 , 另一种是来源于行情API 。为了保证速度选用行情API 。
收到条件单处理逻辑分三步:1.根据交易合约编码先分组;2.按大于或者小于再分组;3.组内根据触发价格顺序排序 。
触发处理逻辑:收到实时行情 , 根据实时行情合约编码查找分组,大于组中触发价格大于实时行情价格的所有单子触发 , 小于组中触发价格小于实时行情价格的所有的单子触发 。
避免服务器时间存在不准确的可能性,利用实时行情的时间来触发时间云条件单 。
注意事项
国内期货品种已超过50个品种,每个品种相对活跃的合约约为3个,实际每秒钟收到实时行情数据约为50 * 3 * 2=300多条,每条行情数据按2KB计算,每秒钟有600多K数据 , 因此如果要保存实时行情数据需要巨大的存储空间 。
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