基于Java的数字货币交易系统的架构设计与开发（图解+源码）

2020-04-09 本文已影响0人 Java古德

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。

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。

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