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Golang 由于其高效快速、天然支持并发的显著优势，大大降低了服务的开发门槛，使得企业更易于直接架构业务，这些特性使得越来越多的传统公司技术部门选择拥抱 Go ，并结合自身业务特点摸索出了丰富的实践经验。在由 Go 中国和七牛云联合主办的 Gopher China2017中，来自金大师的技术经理张泽武详细分享了一个使用 Go 语言开发全套证券、期货、行情处理及分发系统。项目背景是在团队成员未完全到位的情况下，使用简单易用的 Go 语言后，用三个月的时间开发完成。并在随后的项目发展中，这套系统逐步演化完善成一套自有的快速开发框架。项目故事
项目启动的时候，领导对这个行情系统有几个要求，怎么在最短的时间交付，怎么满足大量并发的请求，怎么保证低延时，把交易所的行情数据尽可能快的发到客户端。在这些基础的要求达到后，后面再接着开发分时线、K线、逐笔、指标等数据服务。理顺这些步骤后，我们开始考虑当下面临亟待处理的问题，有以下几个：
1、怎么接入数据源，直接接交易所的数据，还是从二级平台去接，
2、怎么提高行情速率，希望尽可能减少行情数据在服务端的流转。
3、要考虑分时、K线、指标数据的计算服务，
4、接入服务节点设置是1万，
5、节点是十一前要交付。
接下来是组建团队。组建团队也有几个问题。首先是团队开发语言选什么，我期望最好是C++的，因为我自己有很长时间的C++经历，项目初期选择C++可以更快速的启动。二是最好能招到有行业经验的开发，有证券、期货从业经验，知道是业务是怎么会回事。三是要有服务端的经验，因为行情系统就是一个服务。如果一直招不到符合以上这些条件的怎么办，到最后我想着，炒过股票的也行，至少懂一点业务知识。在招聘的过程中，每发现一个有Go开发经验的人，都特别开心。这是团队组建初期的一些体验。
我们的第一个工程师是6月9号到岗，到8月10号第四位伙伴加入我们。在这样陆续到岗的情况下，还要十一前要完成交付，压力可想而知。所以当到岗两位C++伙伴后，我争取到用Go来开发这套行情系统。我们在7月做一些基础服务的开发，如接入服务、计算服务、数据源采集，接到黄金交易所的行情数据。到8月的时候，把这些基础的服务做一些集成、调试。9月做了测试发布，虽然还带着一些小问题，但上线了，初步完成了目标。
总结起来是因为选择了Go才能如若交付。当时老板的担心是用了Go以后，后来招人是个难题。但是用C++就那么几个人3个月是做不完的。我选择Go还有一个很重要的原因，因为当时刚参加完第一次的Gopher大会，得到了鼓舞，也特别有信心，就这么坚持下来了。在此特别感谢Asta谢。
行情系统
行情是什么？它是即时报价，在报价的这个时间点过去后，即时报价就变成了一个历史报价。历史报价会有一些统计、加工处理需要。举个例子，假如说我要买土豆，这是一个用户需求。我问老板土豆多少钱一斤，这是我的询价行为，老板回答3块钱一斤，这是老板报的价格。当价格发生变化的时候，老板通知了我，这个就是行情服务。有很多人同时问老板，土豆青菜分别多少钱，这时候它是一个并发的询价行为，老板直接回复已经吃不消了，就把你的通讯方式留下来，当价格发生变化的时候再来通知你，这是行情订阅服务。
证券行情主要来自于交易所交易后产生的数据，我们一般拿到的数据是实时成交的即时数据。在成交数据拿到后再加工变成其他的数据，这就是行情系统要做的事情。
行情系统有哪些要求呢？要快、准、稳。快是行情要响应快、延时低，如果慢了，用户价值会下降，而且会引发问题。准是指数据不能有偏差，发过来数据往下传的时候，加工处理要准确。还有可能发过来的数据不正确，数据服务商的数据有问题，数据质量不过关，要做容错处理。国外的节假日也会对数据有影响，这都是要行情系统要考虑的，把垃圾数据过滤掉。稳是指服务要稳定，可用性最少要99.99%。
说一下行情系统设计的特性要求。并发的要求是指当用户规模发生变化的时候，系统应当要具备弹性伸缩能力。项目上线初期数据量不是很大的时候，并发压力还不是很大，随着项目的推广，并发压力就会上来。容错要求是指一旦发生故障时，行情系统能否把故障的影响范围控制在局部，不影响整体服务。不能因为某一个服务出问题，导致整个服务出问题。故障响应要求是指一旦故障出现，且无法控制在局部时，能不能快速恢复恢复。这个要求一定程度上可以通过运维手段解决，如果在前期架构设计时提供支持，后期运维压力会小很多。
下面介绍一下系统服务设计，第一部分是接入服务，主要是面向客户端，解决高并发、高在线的需求。第二部分计算服务，主要是加工行情数据，拿到行情数据进行计算，计算后落存储要持久化，按照数据的特性分类管理 。第三部分是采集服务，我们接了比较多的交易所，这些市场提供的接口和数据的组织的方式各不一样，协议也有很大差别。这些差异就在采集服务中来处理，我们定一套内部的数据协议，在采集的过程中，把外部协议转换成内部协议。
以上把大体的服务做了一些分类后，清晰了不少。接下来是一些开发工作，为了让开发人员能尽快上手，要让开发人员更专注到自己的工作中，降低开发门槛。于是我把开发要用到的库，作了一些抽象、归类，把相同的内容和业务做了一些库化。这里分了八类。第一个main.go，它把常规的初始化动作，包括监控、统计、外部命令、一些参数、退出的机制，做了一些约定固化。当要进行一个新功能开发的时候，拿到 main.go 后在它的框架下面直接做业务逻辑就可以了，不用再关心周边的内容。
服务在运行的状态下，是会需要进行一些控制，命令框架用来做这个事。我们在处理行情计算的时候，收到行情数据是即时行情，同时会要并行计算分时线、分钟K线，日K、周K、月K等数据，这中间的调度功能，也把它库化了。配置库是指我们很多服务属性是相同的，把它加载的过程和配置描述的方式定下来以后，形成一个配置库，其他的开发可以参照这个，可以很快的把他需要的配置加进来。还有一个工具库，放一些比较基础的工具。
有这样一个框架性的东西后，新来的同事非常容易上手。
接下来是跟业务相关的基础业务库。在前面几个通用库的基础上进行组装后，可以去做一些基础的业务开发，也进行库化。这样做了后，一定程度上解耦了，抽象出了一些对象、组件，然后再把这些对象、组件进行服务化。后期如果服务多了以后，可以再解决服务管理的问题。这样的设计，是希望团队能够在开发的过程中更容易专注于业务交付，在开发流程上简化了，也使开发的门坎进一步下降。
我们做了一些基础业务库，如协议库，请求协议，分时线、K线等数据协议等等，把整套协议都放在一个库里面。如交易日处理库，期货、现货市场的交易日处理问题比较突出，黄金交易所周五晚的开盘时间是20:00，到下周一15:30收盘，一个交易日横跨三天，还有节假日，交易日处理上会有一些需要注意的地方。
有时候行情源会出问题，多路竞争的时候，一是某一路行情源故障了，不会导致行情中断，二是竞争之下，能保证最快的发情，这是一些最优的处理。对分时、K线、逐笔、分价算法、指标算法进行了库化。开始的时候，PC客户端因为在做指标算法开发的时候，来不及用C++做，我们就把Go的算法库编译出来，放到C++客户端里面，只用了一个星期。
压缩算法库是一个根据行情数据的特征进行压缩的库。在接入服务中做的内存数据缓存的，会有一些缓存策略，封装成缓存策略库。其他的业务库，在后面的业务周期中，可以很快的增加。
接入服务
接入服务能支持后端去状态开发，有故障恢复的能力，支持负载均衡。最后我会展示一些接入服务的测试数据。接入服务主要是面向客户端的提供稳定、及时、优质的服务。接入服务有四个目标，一是要长期稳定的，上线以后基本不再发生变化。二是保证及时服务响应，后端服务发过来，它能够快速到转发。三是当服务器发生异常的时候，使客户端无感。四是可以弹性上下线，后端能新增服务上线，也能选择把某一个服务直接摘掉。
在以上目标下整理了几个要点，一个是解耦业务，与具体业务无关。提供服务注册功能，后端业务服务程序能注册到接入服务，任何业务都可以注册到接入服务。可同时注册多个同一业务的服务程序，并提供多播策略和多策略负载均衡服务。要提供业务路由服务，按请求协议中的业务路由到服务提供者。提供业务状态寄存服务，当后端服务开发的时候，可以把请求在上下文，直接保存到状态服务。接入服务不关心上下文内容是什么，但是它提供寄存服务。能支持路由策略、多播策略，负载均衡策略在线的扩展。
接入服务在实现的过程中，分了六个模块，一个是网络收发模块，这也是能用的，前后端所有的服务都可以使用网络模块。有一个服务调度，调度前面说的这些内容，像路由、服务管理、状态寄存，命令处理，对他们进行一些调度。
接入服务中的转发服务是最基本的服务，客户端向我接入服务发起请求的时候，直接转发到后端业务，然后再转发回客户端。
接入服务的服务去状态指后端业务服务，可以是无状态的服务方式。客户端发起请求的时候，状态的上下文是一个空的状态，把这个空的状态和请求转发给后端服务，后端服务返回的时候，结果1的状态会保存到上下文状态里面，然后再转发给客户端。后端服务继续推送后续结果的时候，结果状态会不断更新到上下文里面。这样后端的行情服务就可以把状态去掉，不在服务中保留服务状态。
接入服务中的故障恢复。假如说我们现在的服务都正常，其中一个节点突发故障，接入服务向它转发请求时，该故障服务器是没有办法处理的。这时接入服务的调度模块会把该请求和状态n进行重新路由，把状态 n 带到正常的服务节点上，正常的服务会把正确的结果重新返回过来。后续在推送新结果的时候，状态就是 n+1。故障节点就可以随时摘除掉了。接入服务中的负载均衡和动态上线。假如后端有N个服务，它在我服务管理列表，服务管理列表它会把这个信息放到路由表里面。当后端新增一个服务的时候，向服务列表注册，服务管理列表会把这个信息放到路由表里面，对原有的服务不会有影响。客户端可以直接发新业务的请求。路由策略等等的控制是通过命令模块来支持，客户端把设定好的策略，发到命令模块可以控制路由表和服务列表。测试部分
接下来是我们测试的数据。测试场景是分为连接数的测试、模块能力的测试，接收，发送的测试，少量客户端还有多客户端的，同时是完整的业务测试，接收、发送和回复，延时数据和内部的队列数据。我们使用的数据包大小是200byte，在1G的网络下进行。下面是个示例，测试客户端，它是使用一个动态行情把业务ID放到协议里面，再打一下包，发给服务端。中间的过程会接入服务器，路由发送服务。服务端开发的时候很简单，使用接入服务的SDK，产生服务对象，服务对象向我们的接入服务地址注册，提供自己的服务名称，并且告诉服务器我们这个服务是解决哪一个业务，为哪一个业务提供服务的，业务开发可以直接在 Client 上处理，拿出来数据进行后面的开发。接收能力50万包/秒，达到网卡的上限。最开始是Go1.4，升到1.6以后，CPU下降了不少。转发测试有后端的服务，第一个数据因为测试的场景服务器资源比较有限是25万包/秒，后面服务器升上来以后，能达到50万包/秒。多客户端测试，分别是在5000、10000、20000，25000的客户端情况下，每个客户端在每秒发10个包、20个包、25个包，最大达到25万包/秒，这是一个8核的CPU速度。请求应答测试，这是一个完整的业务流程，能达到收发各450兆每秒，加起来900兆每秒，达到了上线。数据延时测试，也是做了一个统计，每10万包做了统计，没有明显的延时。队列，队列分别从1、48、400到800进行了测试，客户端的情况随着队列的数量增加，CPU的消耗降低，内存的消耗上升。队列比较少的时候，是一个瓶颈。这个接入服务，对后期业务的快速开发有一个比较好的支撑。这个技术方案后面有兴趣可以进一步交流探讨。
本文来自：51CTO博客
感谢作者：mob604756f0bbf4
查看原文：Go凭什么击败C++成为证券期货行情系统的首选语言
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