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交易所撮合引擎原理及实现代码

本文将首先介绍有关加密资产交易撮合引擎的基本概念,例如委托单、交易委托账本等,然后使用Golang实现一个原理性的撮合引擎撮合/交易引擎 正如前面所述,交易撮合引擎是用来撮合交易的软件,可以先把交易撮合引擎看作一个黑盒子,它有一些输入和输出。 例如,可能的输入包括: 创建新的委托单(NewOrder):一个新的委托单可以作为交易撮合引擎的输入,引擎会尝试将其与已有的 委托单进行撮合。 交易撮合引擎的输出是一些事件,以便及时通知其他应用处理。 正如你上面看到的,我们的系统将包含引擎的多个客户端,这些客户端可以是交易所系统中的其他组件,例如接收终端用户委托请求的App等等。

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match-trade超高效的交易所撮合引擎

match-engine 介绍 match-trade超高效的交易所撮合引擎,采用伦敦外汇交易所LMAX开源的Disruptor框架,用Hazelcast进行分布式内存存取,以及原子性操作。 使用数据流的方式进行计算撮合序列,才用价格水平独立撮合逻辑,实现高效大数据撮合。 优势 match-engine水平价格为独立撮合逻辑,相比于订单队列为撮合队列的交易引擎来说,价格区间越小时,性能越优越。 描述 用户输入包括: 创建新的委托单(NewOrder):一个新的委托单可以作为交易撮合引擎的输入,引擎会尝试将其与已有的 委托单进行撮合。 这种委托单允许用户指定一个价格,只有当撮合引擎找到同样价格甚至更好价格的对手单时才执行交易。 市价委托单 市价委托单的撮合会完全忽略价格因素,而致力于有限完成指定数量的成交。

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    交易所撮合交易【一】

    前言         最近一直在研究股票(币币)交易所撮合引擎,从一个连撮合概念都不太清晰我逐步摸索渐渐的有了一些自己的理解和概念。所以打算写一个撮合引擎,希望集众人智慧做出一个不错的引擎撮合架构与技术定性 架构与技术定性的因素:                 1、撮合的本质是一个单一线性过程,没有办法并发的。 3、数据库撮合,不考虑,只考虑内存撮合。                 4、撮合的时候:只需要拿出最优,不需要排序。                 5、撮合结果:不需要关心和谁交易。 框架与技术选择:                 线程框架选择:“伦敦外汇交易所LMAX开源的Disruptor框架”,性能这些就在多做阐述了。                 撮合完成后用Flink或规则引擎完成k线数据盘口深度数据生成。

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    撮合引擎开发:日志输出

    欢迎关注「Keegan小钢」公众号获取更多文章 ---- 价值超5万的撮合引擎:开篇 价值超5万的撮合引擎:MVP版本 撮合引擎开发:数据结构设计 撮合引擎开发:对接黑箱 撮合引擎开发:解密黑箱流程 撮合引擎开发 :流程的代码实现 撮合引擎开发:缓存和MQ ---- 日志需求 我们都知道日志在一个程序中有着重要的作用,撮合引擎也同样需要一个完善的日志输出功能,以方便调试和查询数据。 对一个撮合引擎来说,需要输出的日志主要有以下几类: 1.程序启动的日志,包括连接 Redis 成功的日志、Web 服务启动成功的日志;2.接口请求和响应数据的日志;3.启动了某引擎的日志;4.关闭了某引擎的日志 另外,撮合引擎产生的日志会非常多,所以还应该做日志分割,按日期分割是最常用的日志分割方式,所以我们也同样将不同日期的日志分割到不同日志文件保存。 小结 本小结的核心其实是增加了一个通用的日志包,该日志包不仅可以用在我们的撮合引擎,也能用于其他项目。如果再将其扩展,还可以改为按其他条件分割,比如按小时分割,或按文件大小分割。

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    撮合引擎开发:缓存和MQ

    缓存symbol 开启撮合的交易标的 symbol 会有多个,且不能重复,那其实就可以保存为集合 set 类型。 而关闭撮合时,则需用 srem 命令将关闭撮合的 symbol 从集合中移除。读取所有 symbol 则可用 smembers 命令操作。 先来解答第一个问题,我们是在内存中撮合的,每个交易标的引擎里各自维护了一个交易委托账本,程序运行时,这些账本是直接保存在程序内存里的。那如果程序退出了,这些账本都被清空了。 关于第二个问题,我们来考虑这样一个场景:假如订单通道里有撤单请求在排队,而程序并没有对撤单请求做缓存,这时程序重启了,那么订单通道里的所有订单还没被引擎接收处理之前就被清空了,撤单请求也就无法恢复了。 小结 本小节讲解了缓存和 MQ 的设计与实现,理解了这部分的设计之后,对整个撮合引擎的核心设计也基本能理解了。 最后,依然留几个思考题:是否可以不用缓存?如果不用缓存可以如何解决去重和数据恢复的问题?

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    撮合引擎开发:完结篇

    订单队列的设计也直接影响了撮合的性能,前面文章讲数据结构设计时也有简单聊了订单队列的设计,我们主要是用二维链接结合 Map 来保存所有订单的,依赖的是 container/list 包。 (*Order) return o.Price.String(), i } 多种订单类型 我们引擎总共支持了六种订单类型,之前的文章有简单介绍过,但没有深入讲解这几种不同类型的具体业务逻辑应该是怎样的 4.否则,符合匹配条件,新订单和头部订单进行撮合成交。5.撮合完成后,如果新订单剩余数量为零则结束,如果还大于零,则回到第2步继续取下一个头部订单,如此循环。 不过,我的撮合程序依然会继续迭代升级,另外,也将开始开发其他组件,将会和当前这个撮合引擎结合来用。欢迎关注后续动态。

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    撮合引擎开发:对接黑箱

    黑箱引擎 我们的撮合引擎作为一个相对通用的组件,其实就是一个黑箱,如果想将它应用到各种不同的交易系统,只要有标准的输入和输出,对接是很容易的。 写作此文时的撮合引擎为 1.3 版本,我将其编译构建成可在 Linux amd64 环境运行的可执行文件,并与依赖的配置文件一起压缩成一个压缩包 matching.zip。这就成为一个黑箱引擎了。 安装部署 安装部署的系统环境需是 Linux amd64 的,另外,如果要让撮合性能更快,建议 Redis 与撮合引擎可以使用同一服务器,这可以减少不同服务器之前的传输耗时。 对接输入 接入撮合引擎只需要对接三个 HTTP 接口,接口统一采用 POST 方法,参数统一用 json 格式,传 body。 1. 开启撮合 开启指定交易标的(交易对)的撮合功能。 等撮合引擎完成之后,我下一个要开发的组件就是 K 线行情服务。

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    撮合引擎开发:解密黑箱流程

    撮合引擎来说,就是要了解:从输入到输出,中间都经过了哪些处理流程。 前面的文章已经讲过,本撮合引擎定义了三种输入:开启撮合、处理订单、关闭撮合。后面就分别来看看这三种输入背后的流程。 开启撮合 开启撮合即是开启某个交易标的(交易对)的撮合引擎,未开启撮合的交易标的是无法处理订单的,而已经开启了撮合的交易标的也无法再次开启,不然就会出现同时有两个引擎处理同个交易标的的订单,这是不合理的 撮合程序接收到处理订单的请求时,第一步需要做一些检查,包括每个参数是否有效、订单是否重复或存在、对应交易标的的引擎是否已经开启等。 关闭撮合 当某个交易标的准备下架、或取消交易、或暂停交易时,都需要关闭引擎。关闭引擎之前,上游服务最好先停止调用处理订单的接口,不然可能会出现一些非预期的错误,虽然程序已经做了容错处理。 关闭引擎的结果也是同步返回的,所有也没有异步的输出。 流程图也比较简答: ? 小结 本小节讲解了撮合黑箱内部的核心业务流程,包括开启撮合、处理订单、关闭撮合三个输入各自的内部逻辑。

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    撮合引擎开发:流程的代码实现

    symbol;2.从缓存读取每个 symbol 对应的价格,这是程序重启前的最新成交价格;3.启动每个 symbol 的撮合引擎;4.从缓存读取每个 symbol 的所有订单,这些订单都是按时间顺序排列的 如果 ChanMap[symbol] 不为空,说明该 symbol 的撮合引擎已经启动过了,那就返回错误。 接着,就调用 engine.Run() 启动一个 goroutine 了,这行代码即表示用 goroutine 的方式启动指定 symbol 的撮合引擎了。 后续的处理其实是在引擎里完成的,待会我们再结合引擎里的代码来讲解这个设计。 那引擎包的实现就先讲到这里,后续文章再聊其他部分的实现。 小结 本小节主要还是通过代码梳理清楚整个数据流程,包括一些细节上的设计。理解了本文所列举的这些代码,也就对整个撮合服务的实现理解一大半了。

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    价值超5万的撮合引擎:开篇

    前言 自从有人在微信群里开价5万求购Golang版的撮合引擎之后,我就想自己开发一款,毕竟,以我的经验来说,开发个高性能的撮合引擎并没什么难度。 好了,下面开始进入撮合引擎系列的正题。 ,虽然各种不同交易系统的交易标的不同,但只要都是采用撮合交易模式,都离不开撮合引擎撮合引擎是可以具有通用性的,一套具有通用性的撮合引擎实现理论上可以应用到任何撮合交易系统中,而无需做任何代码上的调整。 整个交易流程中涉及到多个服务,包括用户服务、账户服务、订单服务、撮合服务、市场数据服务等。其中,只有第7步是撮合引擎处理的。从单一职责原则来说,撮合引擎就应该只做一件事,那就是负责撮合订单。

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    价值超5万的撮合引擎:MVP版本

    前言 开篇文章发出去之后,我的撮合引擎被一位超级大佬(曾担任上交所的首席架构师)定位为玩具,直接将我的撮合引擎和国家级撮合引擎作对比了。 如果我的撮合引擎达到上交所级别,那就不止值5万了,估计至少值500万了。不过,我的撮合引擎随着不断升级迭代,以后能达到国家级别也说不定。 其实,在币圈,不管是小交易所还是大交易所,基本只采用连续竞价的方式。我以前从事的贵金属交易平台,也同样没有集合竞价这一步。这也说明,集合竞价对一个交易所来说,其实并不是必需的。 既然如此,那第一版的撮合引擎其实就可以先把集合竞价功能砍掉。 支持下单和撤单则是必需的,这是一个交易所最最基础的功能,没有这两个功能,交易所就没意义了。 •CloseEngine:将指定交易对的撮合引擎关闭。•Dispatch:将不同交易对的委托单分发到相应的撮合引擎。 Engine 即是每个交易对的撮合引擎协程或线程了。

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    撮合引擎开发:数据结构设计

    交易委托账本 交易委托账本(OrderBook)是整个撮合引擎里最核心也是最复杂的数据结构,每个交易对都需要维护一份交易委托账本,账本里保存着指定交易对所有待撮合的委托单。 开启一个交易对引擎时需要将交易对缓存,关闭时则从缓存中删除,保证缓存的都是运行中的交易对,当重启时,就可以重新启动这些交易对的撮合引擎了。 交易对和委托单数据都缓存了,就能够解决去重问题和程序重启后重新启动各交易对的撮合引擎了,但其实还有一个问题,撮合引擎里的交易委托账本如何恢复?该问题先留给大伙去思考,后续章节我再来讲解我的方案。 小结 撮合引擎里涉及到的数据结构其实并不多,最复杂的也只有交易委托账本,其设计还会直接关系到撮合的速度。Redis 缓存的设计也有些学问在里面,设计得不好也一样会影响整体的撮合性能。 最后,请抽时间研究下遗留的思考题:撮合引擎里的交易委托账本如何恢复?

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    撮合引擎纯内存计算带来的GC问题

    本文主要是介绍交易所内存撮合引擎中,大量的订单匹配撮合的过程对GC的影响 在撮合引擎运行的过程中,有大量的不能成交的单子,会被挂在订单薄上并上时间不能被撮合,这些单子会进入老年代且每次新的单子来了都将作为计算和匹配的因子 随着订单薄的单子的增长,我们发现撮合引擎的 YGC 平均耗时也会不停增长。 那么消息进入老年代,出现堆积,为何会导致YGC时间过长呢? 在YGC阶段,涉及到垃圾标记的过程,从GCRoot开始标记。 为了避免委托单消息缓存中消息数量过多导致 OOM ,委托单插入、查询、移除、销毁都是由撮合引擎自己控制。 那么这部分内存不再委托给 JVM,而是完全由 撮合引擎自行管理其生命周期,那么委托单量造成的GC问题就得到了解决。 最直观的想法就是使用堆外解决方案。 然而在交易所场景中,如果仅仅只是将消息移动到堆外,是无法完全解决问题的。首先需要具备良好的快速访问能力、容量大且不能有性能损失,当然如果支持自定义排序当然更好了。

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    去中心化交易所系统开发技术原理丨数字货币去中心化交易所系统开发(说明案例)

    2、内存撮合:处理并发量更快,促成快速交易。  据悉顶级区块链服务商比链科技开发的交易所系统采用高性能撮合引擎,每个交易对5万+TPS,支持目前全球最大同类网站的交易并发量,以及专业量化工具接入。   区块链交易所如何确保交易信息安全  交易所平台主要有撮合交易、交易所风控。 区块链数字货币交易所主要安全主要分为两大块:交易所体系、钱包体系,为交易所提供风险控制系统及方案设计,提供基于区块链管理构架,以及数字货币的交易策略风控。 通过对于数字货币区块信息解析、清晰、建模分析,提取相关信息,面向机构、数字货币交易所、专业用户等提供研究服务和风控系统定制开发服务。  交易撮合引擎应是任何交易所的核心。 没有交易引擎交易所就无法运作。  基于区块链数字货币交易系统构架:数字货币交易所策略

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    交易所系统开发案例说明丨数字货币交易所系统开发技术方案详情

    本来需要信任中心化的交易所,现在仅需要信任区块链以及智能合约即可。而用于交易所的智能合约大多会公开源码让所有人可以确认这份合约的细节。   区块链交易所系统,数字货币交易平台开发模式介绍:  1、现货交易系统:成熟,应用广泛。强大的内存匹配引擎保证事务的高并发。完善的前后台系统,系统安全稳定,保障平台和用户的隐私、系统、资产安全。 强大的内存撮合引擎保证交易的高并发和完善的风险防范机制。确保平台损失为零。   强大的内存撮合引擎保证事务的高并发,支持API。   5、币币交易系统:采用分布式撮合引擎实现币币交易区,专业K线数据,多币种采用“多协程”技术提高网络传输速度,系统内存占用少,队列任务与缓存技术增强了系统的并发能力  At present,the total

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