基于Java的数字货币交易系统的架构设计与开发

时间:2022-01-27 17:32:48

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 服务网关Spring Cloud Gateway 与 Zuul 的选型,选择了Zuul,因为名字短一些。
  5. 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。
  6. 引入Redis作为内存数据库,兼做系统数据缓存和内存计算。
  7. 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。
  8. 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:

基于Java的数字货币交易系统的架构设计与开发

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:

基于Java的数字货币交易系统的架构设计与开发

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:

基于Java的数字货币交易系统的架构设计与开发

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:

基于Java的数字货币交易系统的架构设计与开发

示例代码如下:

     /**
* 限价委托单与限价队列匹配
* @param lpList 限价对手单队列
* @param focusedOrder 交易订单
*/
public void matchLimitPriceWithLPList(TreeMap<BigDecimal,MergeOrder> lpList, ExchangeOrder focusedOrder,boolean canEnterList){
List<ExchangeTrade> exchangeTrades = new ArrayList<>();
List<ExchangeOrder> completedOrders = new ArrayList<>();
synchronized (lpList) {
Iterator<Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder>> mergeOrderIterator = lpList.entrySet().iterator();
boolean exitLoop = false;
while (!exitLoop && mergeOrderIterator.hasNext()) {
Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder> entry = mergeOrderIterator.next();
MergeOrder mergeOrder = entry.getValue();
Iterator<ExchangeOrder> orderIterator = mergeOrder.iterator();
//买入单需要匹配的价格不大于委托价,否则退出
if (focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY && mergeOrder.getPrice().compareTo(focusedOrder.getPrice()) > 0) {
break;
}
//卖出单需要匹配的价格不小于委托价,否则退出
if (focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.SELL && mergeOrder.getPrice().compareTo(focusedOrder.getPrice()) < 0) {
break;
}
while (orderIterator.hasNext()) {
ExchangeOrder matchOrder = orderIterator.next();
//处理匹配
ExchangeTrade trade = processMatch(focusedOrder, matchOrder);
exchangeTrades.add(trade);
//判断匹配单是否完成
if (matchOrder.isCompleted()) {
//当前匹配的订单完成交易,删除该订单
orderIterator.remove();
completedOrders.add(matchOrder);
}
//判断交易单是否完成
if (focusedOrder.isCompleted()) {
//交易完成
completedOrders.add(focusedOrder);
//退出循环
exitLoop = true;
break;
}
}
if(mergeOrder.size() == 0){
mergeOrderIterator.remove();
}
}
}
//如果还没有交易完,订单压入列表中
if (focusedOrder.getTradedAmount().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0 && canEnterList) {
addLimitPriceOrder(focusedOrder);
}
//每个订单的匹配批量推送
handleExchangeTrade(exchangeTrades);
if(completedOrders.size() > 0){
orderCompleted(completedOrders);
TradePlate plate = focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY ? sellTradePlate : buyTradePlate;
sendTradePlateMessage(plate);
}
} /**
* 限价委托单与市价队列匹配
* @param mpList 市价对手单队列
* @param focusedOrder 交易订单
*/
public void matchLimitPriceWithMPList(LinkedList<ExchangeOrder> mpList,ExchangeOrder focusedOrder){
List<ExchangeTrade> exchangeTrades = new ArrayList<>();
List<ExchangeOrder> completedOrders = new ArrayList<>();
synchronized (mpList) {
Iterator<ExchangeOrder> iterator = mpList.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
ExchangeOrder matchOrder = iterator.next();
ExchangeTrade trade = processMatch(focusedOrder, matchOrder);
logger.info(">>>>>"+trade);
if(trade != null){
exchangeTrades.add(trade);
}
//判断匹配单是否完成,市价单amount为成交量
if(matchOrder.isCompleted()){
iterator.remove();
completedOrders.add(matchOrder);
}
//判断吃单是否完成,判断成交量是否完成
if (focusedOrder.isCompleted()) {
//交易完成
completedOrders.add(focusedOrder);
//退出循环
break;
}
}
}
//如果还没有交易完,订单压入列表中
if (focusedOrder.getTradedAmount().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0) {
addLimitPriceOrder(focusedOrder);
}
//每个订单的匹配批量推送
handleExchangeTrade(exchangeTrades);
orderCompleted(completedOrders);
} /**
* 市价委托单与限价对手单列表交易
* @param lpList 限价对手单列表
* @param focusedOrder 待交易订单
*/
public void matchMarketPriceWithLPList(TreeMap<BigDecimal,MergeOrder> lpList, ExchangeOrder focusedOrder){
List<ExchangeTrade> exchangeTrades = new ArrayList<>();
List<ExchangeOrder> completedOrders = new ArrayList<>();
synchronized (lpList) {
Iterator<Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder>> mergeOrderIterator = lpList.entrySet().iterator();
boolean exitLoop = false;
while (!exitLoop && mergeOrderIterator.hasNext()) {
Map.Entry<BigDecimal,MergeOrder> entry = mergeOrderIterator.next();
MergeOrder mergeOrder = entry.getValue();
Iterator<ExchangeOrder> orderIterator = mergeOrder.iterator();
while (orderIterator.hasNext()) {
ExchangeOrder matchOrder = orderIterator.next();
//处理匹配
ExchangeTrade trade = processMatch(focusedOrder, matchOrder);
if (trade != null) {
exchangeTrades.add(trade);
}
//判断匹配单是否完成
if (matchOrder.isCompleted()) {
//当前匹配的订单完成交易,删除该订单
orderIterator.remove();
completedOrders.add(matchOrder);
}
//判断焦点订单是否完成
if (focusedOrder.isCompleted()) {
completedOrders.add(focusedOrder);
//退出循环
exitLoop = true;
break;
}
}
if(mergeOrder.size() == 0){
mergeOrderIterator.remove();
}
}
}
//如果还没有交易完,订单压入列表中,市价买单按成交量算
if (focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.SELL&&focusedOrder.getTradedAmount().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0
|| focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY&& focusedOrder.getTurnover().compareTo(focusedOrder.getAmount()) < 0) {
addMarketPriceOrder(focusedOrder);
}
//每个订单的匹配批量推送
handleExchangeTrade(exchangeTrades);
if(completedOrders.size() > 0){
orderCompleted(completedOrders);
TradePlate plate = focusedOrder.getDirection() == ExchangeOrderDirection.BUY ? sellTradePlate : buyTradePlate;
sendTradePlateMessage(plate);
}
}

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:

基于Java的数字货币交易系统的架构设计与开发

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