撮合交易

区块链数字货币交易系统开发技术解析 功能成熟、应用广泛的数字资产现货交易系统，强大的内存撮合引擎保证高并发量交易支持，包含完善的前后台系统，提供配套中心化钱包，系统安全稳定，可保障平台和用户双方的隐私安全、系统安全和资产安全。支持策略委托，支持国际化。 提供自定义和第三方两种K线，技术分析和划线工具，支持策略委托，支持API下单 三重用户KYC认证，多种身份校验，机器防刷，权限隔离 配套财务系统和风控体系，配套中心化钱包，支持所有主流币种及其代币，配套后台审核和运营CMS系统，国际化语言包，快速稳定 支持PC端、手机端和APP，且均可通过Open API访问 源中瑞科技微加ruiecjo数字货币交易系统启用高性能内存撮合。 高性能、高可靠性和高可扩展性是对数字货币撮合交易系统的基本要求。高性能撮合交易系统的设计原理和技术实现方式及其高性能的关键在于技术框架设计。 这些技术包括撮合算法和数据库读写的分离、撮合队列的优化、队列拥塞的控制以及多级数据缓冲的设计等。 其主要特点有以下几点： 1、撮合速度快、延时低：基于内存的撮合的方式在撮合过程中，交易系统涉及到的所有数据都存储在撮合引擎的内存中。 2、系统吞吐率大：内存撮合系统吞吐率是数据库撮合的5倍。 3、系统可以提供较高负载：内存撮合数据库的访问压力小，系统能够承载更高的并发和负载。 4系统可靠性高：内存撮合的系统响应快

关注三大去中心化交易协议，0x、路印Loopring与kyber。 中心化交易所PK去中心化交易所 有关于未来的交易所形态到底是中心化的（CEX：CentralizedExchange）还是去中心化（DEX：DecentralizedExchange）的论战从2013年的“山寨币时代”就已经络绎不绝了。 安全性问题 最突出的问题。中心化交易平台依然按照传统金融机构的方式运作，需要充值提现，扮演了资金托管的角色，容易被黑客攻击造成资产损失，同时交易平台也可能倒闭或卷款跑路。 交易过程不透明 交易所可以利用信息不对称来操纵价格。交易所内部的挂单和成交，都是用平台的IOU来记录的。IOU：I OWE YOU的简称，类似银行券的存在，其所代表的真正含义，就是用户在平台所实际抵押的法币/数字币数量的实际数量。中心化交易所需要对抗的是人性中的贪婪，交易所虚增IOU和挪用客户保证金参与市场做对赌的行为，将成为交易所的系统性风险。 KYC信息 KYC即Know your customer，KYC在追查黑客和不法分子时，KYC预留的信息可以提供很好的帮助，但是大量的交易者是在做合法交易，中心化交易平台通过KYC收集客户信息，也与数字货币匿名性不符。 结合加密货币的去中心化特点，去中心化的交易平台将是今后的趋势。而目前已经有多个去中心化的技术项目，其中比较成熟协议有0X、kyber以及路印

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。 撮合规则 本次主要是实现，限价和市价交易； 撮合规则： （一）买价大于等于卖价，可以成交，先挂单为价格定制者，即为成交价； （二）相同价格，以时间早的先成交。 （三）市价最先成交，以对手价为成交价。 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。（如果有请大神指点...） 2、以单一订单为撮合逻辑（吃完一个单，再从订单薄拿出下一个订单吃），评率太高，耗时长。 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。结合“第二点”让每一个price level是可以在逻辑上独立的。降低频率。 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。 内存框架选择：开始考虑的是 redis ，最终决定用 Hazelcast 主要原因是简单，快，集群方便。 数据库的选择：因为项目基本上是数据流开发，根据业内对数据流支持毕竟友好的方面考虑选择 mongodb 吃单的时候，以并行流计算的方式获得最优匹配。 撮合完成后用 Flink

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。 撮合规则 本次主要是实现，限价和市价交易； 撮合规则： （一）买价大于等于卖价，可以成交，先挂单为价格定制者，即为成交价； （二）相同价格，以时间早的先成交。 （三）市价最先成交，以对手价为成交价。 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。（如果有请大神指点...） 2、以单一订单为撮合逻辑（吃完一个单，再从订单薄拿出下一个订单吃），评率太高，耗时长。 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。结合“第二点”让每一个price level是可以在逻辑上独立的。降低频率。 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。 内存框架选择：开始考虑的是 redis ，最终决定用 Hazelcast 主要原因是简单，快，集群方便。 数据库的选择：因为项目基本上是数据流开发，根据业内对数据流支持毕竟友好的方面考虑选择 mongodb 吃单的时候，以并行流计算的方式获得最优匹配。 撮合完成后用 Flink