怎么接入ApacheKafka服务器
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交易撮合引擎(Matching/Trading Engine),顾名思义是用来撮合交易的软件,广泛地应用在金融、证券、加密货币交易等领域。交易引擎负责管理加密资产市场中所有的开口订单(Open Orders),并在发现匹配的订单对(Trading Pair)时自动执行交易。本文将首先介绍有关加密资产交易撮合引擎的基本概念,例如委托单、交易委托账本等,然后使用Golang实现一个原理性的撮合引擎。
1、基本概念与术语
在开始打造交易撮合引擎之前,让我们首先熟悉相关的基本概念与术语。
撮合/交易引擎
正如前面所述,交易撮合引擎是用来撮合交易的软件,可以先把交易撮合引擎看作一个黑盒子,它有一些输入和输出。
例如,可能的输入包括:
创建新的委托单(NewOrder):一个新的委托单可以作为交易撮合引擎的输入,引擎会尝试将其与已有的 委托单进行撮合。
取消已有的委托单(CancelOrder):用户也可以取消一个之前输入的委托单,如果它还没有执行的话,即开口订单。
当然你可以定义其他的输入,出于简化考虑,我们现在只定义上述两个输入。
交易撮合引擎的输出是一些事件,以便及时通知其他应用处理。例如,当引擎撮合了一笔交易后,就会触发一个TradesGenerated事件;而当取消了一个已有的委托单后,引擎就会触发rderCancelled。同样,你可以根据自己的需求来定义引擎的输出,这里我们还是简单点,只定义这两个输出事件。
交易委托账本
交易委托账本(Order Book)就是一个买方委托单或买方委托单的列表,通常按照价格和时间排序。
当一个新的买方(买方)委托单进入引擎后,引擎就会将尝试其与现有的卖方(买方)委托账本 进行匹配,看是否存在执行交易的可能。如果找到了匹配的对手单,引擎就可以执行这两个委托单了,也就是撮合成功了。
委托单
在任何交易引擎中,都可能有多种类型的委托单供用户选择。其中常见的类型包括:
限价委托单
限价委托单是在当前的加密货币交易环境中最常用的委托类型。这种委托单允许用户指定一个价格,只有当撮合引擎找到同样价格甚至更好价格的对手单时才执行交易。
对于一个买方委托单而言,这意味着如果你的委托价格是¥100,那么该委托单将会在任何不高于¥100的价格成交 —— 买到指定的价格或者更便宜的价格;而对于一个卖方委托单而言,同样的委托价格意味着该委托单将在任何不低于¥100的价格成交—— 卖出指定的价格或者更高的价格。
市价委托单
市价委托单的撮合会完全忽略价格因素,而致力于有限完成指定数量的成交。市价委托单在交易委托账本中有较高的优先级,在流动性充足的市场中市价单可以保证成交。
例如,当用户委托购买2个以太币时,该委托单可以在¥900、¥1000、¥2000或任何其他价位成交,这依赖于市场中当前的敞口委托单的情况。
止损委托单
止损委托单尽在市场价格到达指定价位时才被激活,因此它的执行方式与市价委托单相反。一旦止损委托单激活,它们可以自动转化为市价委托单或限价委托单。
如果你希望打造一个高级的交易所,那么还有其他一些需要了解的概念,例如流动性、多/空交易、FIX/FAST协议等等,但是同样出于简化考虑,我们将这些内容留给你自己去发现。
2、系统架构
现在,对于交易撮合引擎的构成我们已经有了一些了解,那么让我们看一下整个系统的架构,以及我们将要使用的技术:
正如你上面看到的,我们的系统将包含引擎的多个客户端,这些客户端可以是交易所系统中的其他组件,例如接收终端用户委托请求的App等等。
在客户端和引擎之间的通信是使用Apache Kafka作为消息总线来实现的,每个交易对都对应Kafka的一个主题,这样我们可以确保当消息队列接收到用户委托单时,引擎将以同样的先后顺序处理委托单。这保证了即使引擎崩溃重启我们也可以重建交易委托账本。
引擎将监听Kafka主题,执行委托账本命令并将引擎的输出事件发布到消息队列中。当然如果能够监测委托单的处理速度以及交易的执行情况会更酷。我们可以使用Prometheus来采集性能指标,使用grafana来实现一个监视仪表盘。
3、开发语言选择
可以选择你熟悉的开发语言,不过由于交易撮合引擎计算量巨大,通常我们应当选择底层系列的语言,例如:C/C++、GoLang、Rust、Java等等。在这个教程中,我们使用Golang,因为它很快、容易理解、并发实现简单,而且我也有好久没有用C++了。
4、开发交易撮合引擎
我们将按照以下的步骤来开发交易撮合引擎:
基础类型定义
Consumer实现
Order Book实现
Producer实现
Monitoring实现
4.1 基础类型定义
我们需要首先定义一些基础类型,这包括Order、OrderBook和Trade,分别表示委托单、交易委托账本和交易:
下面是engine/order.go
文件的内容:
package engine import "encoding/json" type Order struct { Amount uint64 `json:"amount"` Price uint64 `json:"price"` ID string `json:"id"` Side int8 `json:"side"` } func (order *Order) FromJSON(msg []byte) error { return json.Unmarshal(msg, order) } func (order *Order) ToJSON() []byte { str, _ := json.Marshal(order) return str }
这里我们就是简单地创建了一个结构用来记录订单的主要信息,然后添加了一个方法用于快速的JSON转换。
类似地engine/trade.go
文件的内容:
package engine import "encoding/json" type Trade struct { TakerOrderID string `json:"taker_order_id"` MakerOrderID string `json:"maker_order_id"` Amount uint64 `json:"amount"` Price uint64 `json:"price"` } func (trade *Trade) FromJSON(msg []byte) error { return json.Unmarshal(msg, trade) } func (trade *Trade) ToJSON() []byte { str, _ := json.Marshal(trade) return str }
现在我们已经定义了基本的输入和输出类型,现在看看交易委托账本engine/order_book.go
文件的内容:
package engine // OrderBook type type OrderBook struct { BuyOrders []Order SellOrders []Order } // Add a buy order to the order book func (book *OrderBook) addBuyOrder(order Order) { n := len(book.BuyOrders) var i int for i := n - 1; i >= 0; i-- { buyOrder := book.BuyOrders[i] if buyOrder.Price < order.Price { break } } if i == n-1 { book.BuyOrders = append(book.BuyOrders, order) } else { copy(book.BuyOrders[i+1:], book.BuyOrders[i:]) book.BuyOrders[i] = order } } // Add a sell order to the order book func (book *OrderBook) addSellOrder(order Order) { n := len(book.SellOrders) var i int for i := n - 1; i >= 0; i-- { sellOrder := book.SellOrders[i] if sellOrder.Price > order.Price { break } } if i == n-1 { book.SellOrders = append(book.SellOrders, order) } else { copy(book.SellOrders[i+1:], book.SellOrders[i:]) book.SellOrders[i] = order } } // Remove a buy order from the order book at a given index func (book *OrderBook) removeBuyOrder(index int) { book.BuyOrders = append(book.BuyOrders[:index], book.BuyOrders[index+1:]...) } // Remove a sell order from the order book at a given index func (book *OrderBook) removeSellOrder(index int) { book.SellOrders = append(book.SellOrders[:index], book.SellOrders[index+1:]...) }
在交易委托账本中,除了创建保存买/卖方委托单的列表外,我们还需要定义添加新委托单的方法。
委托单列表应当根据其类型按升序或降序排列:卖方委托单是按降序排列的,这样在列表中序号最大的委托单价格最低;买方委托单是按升序排列的,因此在其列表中最后的委托单价格最高。
由于绝大多数交易会在市场价格附近成交,我们可以轻松地从这些数组中插入或移除成员。
4.2 委托单处理
现在让我们来处理委托单。
在下面的代码中我们添加了一个命令来实现对限价委托单的处理。
文件engine/order_book_limit_order.go
的内容:
package engine // Process an order and return the trades generated before adding the remaining amount to the market func (book *OrderBook) Process(order Order) []Trade { if order.Side == 1 { return book.processLimitBuy(order) } return book.processLimitSell(order) } // Process a limit buy order func (book *OrderBook) processLimitBuy(order Order) []Trade { trades := make([]Trade, 0, 1) n := len(book.SellOrders) // check if we have at least one matching order if n != 0 || book.SellOrders[n-1].Price <= order.Price { // traverse all orders that match for i := n - 1; i >= 0; i-- { sellOrder := book.SellOrders[i] if sellOrder.Price > order.Price { break } // fill the entire order if sellOrder.Amount >= order.Amount { trades = append(trades, Trade{order.ID, sellOrder.ID, order.Amount, sellOrder.Price}) sellOrder.Amount -= order.Amount if sellOrder.Amount == 0 { book.removeSellOrder(i) } return trades } // fill a partial order and continue if sellOrder.Amount < order.Amount { trades = append(trades, Trade{order.ID, sellOrder.ID, sellOrder.Amount, sellOrder.Price}) order.Amount -= sellOrder.Amount book.removeSellOrder(i) continue } } } // finally add the remaining order to the list book.addBuyOrder(order) return trades } // Process a limit sell order func (book *OrderBook) processLimitSell(order Order) []Trade { trades := make([]Trade, 0, 1) n := len(book.BuyOrders) // check if we have at least one matching order if n != 0 || book.BuyOrders[n-1].Price >= order.Price { // traverse all orders that match for i := n - 1; i >= 0; i-- { buyOrder := book.BuyOrders[i] if buyOrder.Price < order.Price { break } // fill the entire order if buyOrder.Amount >= order.Amount { trades = append(trades, Trade{order.ID, buyOrder.ID, order.Amount, buyOrder.Price}) buyOrder.Amount -= order.Amount if buyOrder.Amount == 0 { book.removeBuyOrder(i) } return trades } // fill a partial order and continue if buyOrder.Amount < order.Amount { trades = append(trades, Trade{order.ID, buyOrder.ID, buyOrder.Amount, buyOrder.Price}) order.Amount -= buyOrder.Amount book.removeBuyOrder(i) continue } } } // finally add the remaining order to the list book.addSellOrder(order) return trades }
看起来我们将一个方法变成了两个,分别处理买方委托单和卖方委托单。这两个方法在每个方面 都很相似,除了处理的市场侧不同。
算法非常简单。我们将一个买方委托单与所有的卖方委托单进行匹配,找出任何与买方委托价格 一致甚至更低的卖方委托单。当这一条件不能满足时,或者该买方委托单完成后,我们返会撮合 的交易。
4.3 接入Kafka
现在就快完成我们的交易引擎了,还需要接入Apache Kafka服务器,然后开始监听委托单。
main.go
文件的内容:
package main import ( "engine/engine" "log" "github.com/Shopify/sarama" cluster "github.com/bsm/sarama-cluster" ) func main() { // create the consumer and listen for new order messages consumer := createConsumer() // create the producer of trade messages producer := createProducer() // create the order book book := engine.OrderBook{ BuyOrders: make([]engine.Order, 0, 100), SellOrders: make([]engine.Order, 0, 100), } // create a signal channel to know when we are done done := make(chan bool) // start processing orders go func() { for msg := range consumer.Messages() { var order engine.Order // decode the message order.FromJSON(msg.Value) // process the order trades := book.Process(order) // send trades to message queue for _, trade := range trades { rawTrade := trade.ToJSON() producer.Input() <- &sarama.ProducerMessage{ Topic: "trades", Value: sarama.ByteEncoder(rawTrade), } } // mark the message as processed consumer.MarkOffset(msg, "") } done <- true }() // wait until we are done <-done } // // Create the consumer // func createConsumer() *cluster.Consumer { // define our configuration to the cluster config := cluster.NewConfig() config.Consumer.Return.Errors = false config.Group.Return.Notifications = false config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetOldest // create the consumer consumer, err := cluster.NewConsumer([]string{"127.0.0.1:9092"}, "myconsumer", []string{"orders"}, config) if err != nil { log.Fatal("Unable to connect consumer to kafka cluster") } go handleErrors(consumer) go handleNotifications(consumer) return consumer } func handleErrors(consumer *cluster.Consumer) { for err := range consumer.Errors() { log.Printf("Error: %s\n", err.Error()) } } func handleNotifications(consumer *cluster.Consumer) { for ntf := range consumer.Notifications() { log.Printf("Rebalanced: %+v\n", ntf) } } // // Create the producer // func createProducer() sarama.AsyncProducer { config := sarama.NewConfig() config.Producer.Return.Successes = false config.Producer.Return.Errors = true config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll producer, err := sarama.NewAsyncProducer([]string{"127.0.0.1:9092"}, config) if err != nil { log.Fatal("Unable to connect producer to kafka server") } return producer }
利用Golang的Sarama Kafka客户端开发库,我们可以分别创建一个接入Kafka的消费者和生产者。
消费者将在指定的Kafka主题上等待新的委托单,然后进行撮合处理。生成的交易接下来使用生产者发送到指定的交易主题。
Kafka消息采用字节数组编码,因此我们需要将其解码。反之,将交易传入消息队列时,我们还需要进行必要的编码。
感谢各位的阅读,以上就是“怎么接入Apache Kafka服务器”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么接入Apache Kafka服务器这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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