前言
无论是股票交易系统，还是数字货币交易系统，都离不开撮合交易引擎，这是交易平台的心脏。同时，一个优秀的架构设计也会让交易平台的运维和持续开发更加容易。本文基于对开源项目的深入研究，总结了数字货币交易系统的架构设计。
本文参考了开源项目：https://gitee.com/cexchange/CoinExchange
关于撮合交易系统
撮合技术主要是从数据库撮合技术向内存撮合技术发展，这是因为数据库撮合技术越来越无法满足金融交易对于高可靠性、高性能、强安全性、可扩展性以及易维护性的需求。金融（币币）交易撮合系统中包括以下几个核心模块:
- 用户：终端用户委托报价与数量,生成订单发送至交易平台。
- 网关：负责收集用户订单,并将其派发给撮合引擎。
- 撮合引擎：交易系统中的核心部分,用于接收订单并根据业务逻辑实现订单 撮合同时生成交易记录,随后给予用户交易结果反馈。
- 数据库：用来存放交易过程中的订单和交易记录,实现数据持久化。
- 消息队列：一般用于订单消息的传输
关于技术选型
一个交易所平台的技术架构主要考虑安全性、分布式、易扩展、容错性、低延时、高并发等特性，以及熔断机制、服务注册和发现、消息服务、服务网关、安全认证、内存数据库、关系型数据库等各种选项，最终形成了如下技术选型：
- 分布式基础进行架构SpringCloud与Dubbo之间二选一，由于SpringCloud更加知名，SpringCloud的程序员更好招聘，有利于系统的长期运维升级，而且SpringCloud是基于SpringBoot开发，比较有亲切感，所以选择了SpringCloud, 其实由于阿里系的强大影响，国内Dubbo使用更加广泛，不同的团队可以根据自己的情况选择。
- 引入Hystrix断路器作为容错保护模块，防止单个服务的故障，耗尽整个撮合系统容器的线程资源，避免分布式环境里大量级联失败。对通过第三方客户端访问依赖服务出现失败、拒绝、超时或短路时执行回退逻辑。
- 采用Eureka作为服务注册与发现中心，实现中间层服务，以达到负载均衡和中间层服务故障转移的目的。
- 服务网关Spring Cloud Gateway 与 Zuul 的选型，选择了Zuul，因为名字短一些。
- 引入SpringCloud Security安全认证模块用于构建安全的应用程序和服务，SpringCloud Security在Spring Boot和Spring Security OAuth2的基础上，可以快速创建和实现常见的安全认证方式，如单点登录，令牌中继和令牌交换等。
- 引入Redis作为内存数据库，兼做系统数据缓存和内存计算。
- 使用MySQL作为关系数据库，性能测试非常过关，而且对熟悉MYSQL的程序员非常友好。
- 消息队列中间件MQ采用了Kafka, 具有超高性能体现。
关于交易所架构设计
基于SpringCloud开发基于微服务架构的交易平台，首先需要对SpringCloud的基础架构有所了解，我们熟知的SpringCloud微服务架构如下图所示：
由于篇幅关系，本文就不对SpringCloud的技术架构进行详细解读了。
在SpringCloud这个优秀的微服务框架基础之上，如何构建一个交易系统呢？开源项目CoinExchange对交易所的架构做了如下架构设计：
将撮合交易引擎、API等拆分作为单独的服务，基于SpringCloud构建了一个精简的交易所架构。
部署图如下：
关于撮合交易引擎
采用内存撮合的方式进行，以Kafka做撮合订单信息传输，MongoDB持久化订单成交明细，MySQL记录订单总体成交。其中行情模块主要负责订单成交持久化、行情生成、行情推送等服务，包括：
- K线数据，间隔分别为：1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时、1天、1周、1月
- 所有交易对的市场深度（market depth）数据
- 所有交易对的最新价格
- 最近成交的交易对
内存撮合交易支持的模式
- 限价订单与限价订单撮合
- 市价订单与限价订单撮合
- 限价订单与市价订单撮合
- 市价订单与市价订单撮合
撮合逻辑过程如下图所示：
示例代码如下：
1 /** 2 * 限价委托单与限价队列匹配 3 * @param lpList 限价对手单队列 4 * @param focusedOrder 交易订单 5 */ 6 public void matchLimitPriceWithLPList(TreeMap<BigDecimal,MergeOrder> lpList, ExchangeOrder focusedOrder,boolean canEnterList){ 7 List<ExchangeTrade> exchangeTrades = new ArrayList<>(); 8 List<ExchangeOrder> completedOrders = new ArrayList<>(); 9 synchronized (lpList) { 10 Iterator<Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder>> mergeOrderIterator = lpList.entrySet().iterator(); 11 boolean exitLoop = false; 12 while (!exitLoop && mergeOrderIterator.hasNext()) { 13 Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder> entry = mergeOrderIterator.next(); 14 MergeOrder mergeOrder = entry.getValue(); 15 Iterator<ExchangeOrder> orderIterator = mergeOrder.iterator(); 16 //买入单需要匹配的价格不大于委托价，否则退出 17 if (focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY && mergeOrder.getPrice().compareTo(focusedOrder.getPrice()) > 0) { 18 break; 19 } 20 //卖出单需要匹配的价格不小于委托价，否则退出 21 if (focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.SELL && mergeOrder.getPrice().compareTo(focusedOrder.getPrice()) < 0) { 22 break; 23 } 24 while (orderIterator.hasNext()) { 25 ExchangeOrder matchOrder = orderIterator.next(); 26 //处理匹配 27 ExchangeTrade trade = processMatch(focusedOrder, matchOrder); 28 exchangeTrades.add(trade); 29 //判断匹配单是否完成 30 if (matchOrder.isCompleted()) { 31 //当前匹配的订单完成交易，删除该订单 32 orderIterator.remove(); 33 completedOrders.add(matchOrder); 34 } 35 //判断交易单是否完成 36 if (focusedOrder.isCompleted()) { 37 //交易完成 38 completedOrders.add(focusedOrder); 39 //退出循环 40 exitLoop = true; 41 break; 42 } 43 } 44 if(mergeOrder.size() == 0){ 45 mergeOrderIterator.remove(); 46 } 47 } 48 } 49 //如果还没有交易完，订单压入列表中 50 if (focusedOrder.getTradedAmount().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0 && canEnterList) { 51 addLimitPriceOrder(focusedOrder); 52 } 53 //每个订单的匹配批量推送 54 handleExchangeTrade(exchangeTrades); 55 if(completedOrders.size() > 0){ 56 orderCompleted(completedOrders); 57 TradePlate plate = focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY ? sellTradePlate : buyTradePlate; 58 sendTradePlateMessage(plate); 59 } 60 } 61 62 /** 63 * 限价委托单与市价队列匹配 64 * @param mpList 市价对手单队列 65 * @param focusedOrder 交易订单 66 */ 67 public void matchLimitPriceWithMPList(LinkedList<ExchangeOrder> mpList,ExchangeOrder focusedOrder){ 68 List<ExchangeTrade> exchangeTrades = new ArrayList<>(); 69 List<ExchangeOrder> completedOrders = new ArrayList<>(); 70 synchronized (mpList) { 71 Iterator<ExchangeOrder> iterator = mpList.iterator(); 72 while (iterator.hasNext()) { 73 ExchangeOrder matchOrder = iterator.next(); 74 ExchangeTrade trade = processMatch(focusedOrder, matchOrder); 75 logger.info(">>>>>"+trade); 76 if(trade != null){ 77 exchangeTrades.add(trade); 78 } 79 //判断匹配单是否完成，市价单amount为成交量 80 if(matchOrder.isCompleted()){ 81 iterator.remove(); 82 completedOrders.add(matchOrder); 83 } 84 //判断吃单是否完成，判断成交量是否完成 85 if (focusedOrder.isCompleted()) { 86 //交易完成 87 completedOrders.add(focusedOrder); 88 //退出循环 89 break; 90 } 91 } 92 } 93 //如果还没有交易完，订单压入列表中 94 if (focusedOrder.getTradedAmount().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0) { 95 addLimitPriceOrder(focusedOrder); 96 } 97 //每个订单的匹配批量推送 98 handleExchangeTrade(exchangeTrades); 99 orderCompleted(completedOrders); 100 } 101 102 103 /** 104 * 市价委托单与限价对手单列表交易 105 * @param lpList 限价对手单列表 106 * @param focusedOrder 待交易订单 107 */ 108 public void matchMarketPriceWithLPList(TreeMap<BigDecimal,MergeOrder> lpList, ExchangeOrder focusedOrder){ 109 List<ExchangeTrade> exchangeTrades = new ArrayList<>(); 110 List<ExchangeOrder> completedOrders = new ArrayList<>(); 111 synchronized (lpList) { 112 Iterator<Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder>> mergeOrderIterator = lpList.entrySet().iterator(); 113 boolean exitLoop = false; 114 while (!exitLoop && mergeOrderIterator.hasNext()) { 115 Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder> entry = mergeOrderIterator.next(); 116 MergeOrder mergeOrder = entry.getValue(); 117 Iterator<ExchangeOrder> orderIterator = mergeOrder.iterator(); 118 while (orderIterator.hasNext()) { 119 ExchangeOrder matchOrder = orderIterator.next(); 120 //处理匹配 121 ExchangeTrade trade = processMatch(focusedOrder, matchOrder); 122 if (trade != null) { 123 exchangeTrades.add(trade); 124 } 125 //判断匹配单是否完成 126 if (matchOrder.isCompleted()) { 127 //当前匹配的订单完成交易，删除该订单 128 orderIterator.remove(); 129 completedOrders.add(matchOrder); 130 } 131 //判断焦点订单是否完成 132 if (focusedOrder.isCompleted()) { 133 completedOrders.add(focusedOrder); 134 //退出循环 135 exitLoop = true; 136 break; 137 } 138 } 139 if(mergeOrder.size() == 0){ 140 mergeOrderIterator.remove(); 141 } 142 } 143 } 144 //如果还没有交易完，订单压入列表中,市价买单按成交量算 145 if (focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.SELL&&focusedOrder.getTradedAmount().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0 146 || focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY&& focusedOrder.getTurnover().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0) { 147 addMarketPriceOrder(focusedOrder); 148 } 149 //每个订单的匹配批量推送 150 handleExchangeTrade(exchangeTrades); 151 if(completedOrders.size() > 0){ 152 orderCompleted(completedOrders); 153 TradePlate plate = focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY ? sellTradePlate : buyTradePlate; 154 sendTradePlateMessage(plate); 155 } 156 }
关于区块链钱包对接
每个币种对应不同的数据访问方式，大部分区块链项目的钱包操作方式是相同的或十分相似的，比如BTC、LTC、BCH、BSV、BCD等比特币衍生币，其API操作方式几乎一样；再比如ETH，当你掌握一个合约币种的操作，其他基于ETH发行的数字货币的操作方式几乎一样。所以，基本上当你花时间弄懂了一个，就懂了一堆币种。
本项目使用的钱包操作方案也是不同的，也尽可能的为大家展示了不同用法：
- 如BTC、USDT，使用的自建全节点，现在差不多需要300G硬盘空间；
- 如ETH，使用的是自建轻节点（参考文章），因为全节点需要硬盘空间太大；
- 如BCH、BSV等，使用的是第三方区块链浏览器获取数据；
- 如XRP，官方就已经提供了访问区块数据的接口（Ripple API GitHub地址）
一般而言，当交易所来往资金量不大的时候，你可以自己摸索，但是当交易所资金量大了以后，如果你对自己操作钱包不太放心，你也可以使用第三方的钱包服务，当然，这需要你与钱包服务商进行谈判，付个年费什么的。
下图是关于交易平台充值逻辑的一个简单时序图：
总结
通过以上的说明及图示，我们基本上对交易所的整体架构有了一定的认知。
感谢
最后感谢开源交易所项目给与我学习的机会！
Java开源交易平台项目：https://gitee.com/cexchange/CoinExchange