高频交易系统中的“无效”风暴：从根源上优化撤单请求

作者： /

在高频交易或做市商场景中，系统每秒需处理数以万计的订单请求，其中“报单-撤单”对（Order-Cancel Pair）占据了流量的大头，其报撤比（Order-to-Trade Ratio）甚至可高达 100:1。这些在几毫秒甚至几微秒内完成的撤单，其商业意图并非成交，而是试探市场深度或管理风险敞口。然而，这些“无效”请求却与真实意图成交的订单一样，消耗着撮合引擎、网络带宽和系统总线等宝贵资源，形成一场流量风暴，严重时可导致核心系统响应延迟、吞吐量下降，甚至拖垮整个交易链路。本文旨在深入探讨一种在网关层（Gateway）对高频撤单进行“短路”优化的架构设计，从根源上拦截并消化无效撮合负载。

现象与问题背景

在一个典型的低延迟交易系统中，订单的生命周期通常是：交易终端 -> 接入网关 -> 风控模块 -> 撮合引擎。撮合引擎是整个系统的核心与瓶颈，它维护着一个按价格优先、时间优先原则排序的订单簿（Order Book）。无论是新增订单（New Order）还是撤销订单（Cancel Order），都需要对这个核心数据结构进行加锁或采用无锁算法进行修改。在高频场景下，问题的本质浮出水面：

  • 资源竞争加剧：当报撤比极高时，意味着撮合引擎 99% 的 CPU 时间和内存总线带宽都消耗在“添加一个订单，随即又删除它”的操作上。这些操作并未产生任何实际的交易（Trade），却占用了为真实交易准备的临界区资源，直接导致真实订单的撮合延迟（Matching Latency）显著增加。
  • 下游系统压力：每一个订单状态的变更（`PENDING_NEW`, `NEW`, `CANCELED`）都会生成一条消息，通过消息队列（如 Kafka）广播给下游的清结算、风控、市场数据等系统。海量的撤单消息会形成数据洪峰，冲击整个下游生态，造成不必要的计算和存储开销。
  • 网络抖动放大效应：在微秒级的争夺中，任何网络路径上的微小抖动（Jitter）都可能导致一个本应被撤销的订单被意外成交。例如，一个撤单请求因为网络延迟晚到了 100 微秒，而在此期间市场价格波动，导致原订单被撮合。这对量化策略来说可能是致命的，因为它偏离了预设的算法模型。

传统的解决方案，如简单的流量整形（Traffic Shaping）或基于连接的速率限制（Rate Limiting），是一种无差别的防御，它无法区分“好”的流量（意图成交的订单）和“坏”的流量（高频试探性撤单）。这种“一刀切”的策略往往会误伤那些提供真实流动性的重要客户，因此我们需要一种更具智能的、针对性的优化方案。

关键原理拆解

要设计一个能从根源上解决问题的方案，我们必须回归到底层的计算机科学原理，理解每一个请求背后的真实成本。这里的优化思路，本质上是一种在应用层实现的、针对特定业务场景的流量控制与请求合并（Request Coalescing）。

  • 队列理论与临界区（Queuing Theory & Critical Section）：撮合引擎的核心可以抽象为一个或多个服务窗口（CPU 核心）和等待队列。订单请求是顾客，撮合是服务。根据利特尔法则（Little’s Law），系统中的平均请求数等于请求到达率乘以平均处理时间。高频撤单极大地提高了请求到达率（λ），即使单个请求处理时间（W）很短，也会迅速填满等待队列，导致后续所有请求的延迟急剧上升。我们的目标是在请求进入这个核心队列之前，就将其“消灭”，从根本上降低 λ。
  • 操作系统与网络 I/O 开销：每一个网络请求，无论是报单还是撤单，从网卡被接收到最终被应用程序处理，都经历了一个漫长的内核态与用户态的切换过程。数据包经过网络协议栈（TCP/IP），被操作系统通过 `epoll` 或 `io_uring` 等机制唤醒，从内核缓冲区拷贝到用户空间缓冲区，这个过程涉及多次上下文切换和内存拷贝。即使是一个注定被取消的订单，它所支付的操作系统层面的固定成本是丝毫不少的。如果在用户态的入口——网关层——就能识别并抵消这些报撤对，就可以避免后续所有进入内核的、毫无意义的系统调用开销。
  • CPU 缓存一致性（Cache Coherence）：撮合引擎的订单簿是一个极其“热”的数据结构，其性能高度依赖于 CPU 缓存。当一个新订单插入时，会修改订单簿，可能导致相关的缓存行（Cache Line）被加载到 L1/L2/L3 Cache。紧接着一个撤单请求过来，又需要查找并删除这个订单，再次修改该数据结构，这可能导致缓存行失效（Invalidate）和写回（Write-Back），增加了内存总线流量。如果这种操作频率极高，会导致严重的缓存颠簸（Cache Thrashing），使得 CPU 大部分时间在等待内存，而不是在执行计算，极大降低了有效指令执行率（Instructions Per Cycle, IPC）。

因此，我们的核心设计思想是：将战场前移。不要让无效的报撤请求风暴冲击到昂贵的、作为系统心脏的撮合引擎。而是在成本最低、最靠近客户端的接入网关层，建立一个短暂的“缓冲区”或“暂存区”，利用时间局部性原理，对冲掉那些在极短时间内连续到达的报单和撤单请求。

系统架构总览

在一个标准的高性能交易系统中，其简化架构通常如下：

[客户端] -> [接入网关 (Gateway)] -> [风控前置 (Pre-Risk)] -> [序号生成器 (Sequencer)] -> [撮合引擎 (Matching Engine)] -> [行情发布 (Market Data)] & [清结算 (Clearing)]

我们的优化点就位于接入网关 (Gateway) 模块。传统的网关是无状态的，它像一个简单的协议转换器和路由器，负责解析客户端协议（如 FIX），然后将标准化后的内部消息转发给后端。为了实现撤单优化，我们需要对网关进行升级，使其变为一个“轻状态”的组件。

改造后的架构中，网关内部会增加一个核心组件：在途订单管理器 (In-Flight Order Manager)。

  • 当一个 `NewOrderSingle` (新订单) 请求到达网关时，网关不再是立即无脑转发。它首先将订单信息（如 `ClientOrderID`, `Symbol` 等）注册到“在途订单管理器”中，状态标记为 `PENDING_SEND`。
  • 随即，网关将该订单请求发往后端撮合引擎，并将“在途订单管理器”中对应订单的状态更新为 `SENT`。
  • 如果在订单发送后的一个极短时间窗口内（例如 500 微秒），同一个客户端针对同一个 `ClientOrderID` 的 `OrderCancelRequest` (撤单请求) 到达了网关。
  • 网关会首先查询“在途订单管理器”。如果发现该订单状态为 `SENT` 或 `PENDING_SEND`，网关会执行“对冲”操作：它不会将这个撤单请求发往后端，而是直接在内部标记该订单为 `CANCEL_REQUESTED`，并直接给客户端响应一个撤单成功的确认（或 Pending Cancel）。

    • – 同时，它会生成一个内部的“抑制撤单”消息，异步地等待撮合引擎对原始订单的最终确认。如果撮合引擎返回“已成交”，则该抑制的撤单无效；如果返回“已废单”或“已接受”，网关则继续将之前抑制的撤单请求发出，完成最终撤销。

通过这种方式，绝大部分在微秒或毫秒内完成的“报单-撤单”操作对，都在网关内部被“湮灭”了，它们产生的网络流量和对撮合引擎的压力从未真正发生。

核心模块设计与实现

我们以 Go 语言为例，展示“在途订单管理器”的核心实现逻辑。在高并发场景下，我们需要一个高性能的线程安全的 Map，以及对订单状态的精细化管理。

数据结构与状态机

首先，定义在途订单的结构体和其生命周期中的状态。


package gateway

import "sync"

type OrderStatus int

const (
    // 订单请求刚到网关，尚未发送给撮合引擎
    StatusPendingSend OrderStatus = iota
    // 订单已发送给撮合引擎，等待确认
    StatusSent
    // 客户端已请求撤销，但撤单请求被网关拦截
    StatusCancelRequested
    // 订单已从撮合引擎确认（新订单、部分成交、完全成交等），可被清理
    StatusConfirmed
)

// InFlightOrder 存储在途订单的轻量级状态
type InFlightOrder struct {
    ClientOrderID string
    Symbol        string
    Status        OrderStatus
    // 可以用一个 channel 来进行异步通知
    cancelSignal chan struct{}
}

// InFlightOrderManager 管理所有通过此网关节点的在途订单
type InFlightOrderManager struct {
    // 使用 sync.Map 以支持高并发读写
    orders sync.Map // key: ClientOrderID, value: *InFlightOrder
}

核心处理逻辑

处理新订单和撤单请求的逻辑是整个设计的关键，需要仔细处理并发和竞态条件。


// OnNewOrderSingle 处理新的订单请求
func (m *InFlightOrderManager) OnNewOrderSingle(order *NewOrderSingle) {
    // 创建在途订单记录
    inFlightOrder := &InFlightOrder{
        ClientOrderID: order.ClientOrderID,
        Symbol:        order.Symbol,
        Status:        StatusPendingSend,
        cancelSignal:  make(chan struct{}, 1),
    }
    m.orders.Store(order.ClientOrderID, inFlightOrder)

    // (1) 异步或同步将订单发送到后端撮合引擎
    // go forwardToMatchingEngine(order)
    
    // (2) 更新状态为 SENT
    inFlightOrder.Status = StatusSent
    
    // 注意：从 Store 到更新 Status 之间存在一个微小的时间窗口。
    // 更健壮的设计会使用锁来保护单个 InFlightOrder 对象的状态转换。
}

// OnOrderCancelRequest 处理撤单请求
// 返回值 bool: true 表示撤单被网关成功拦截消化，false 表示需要继续发往撮合引擎
func (m *InFlightOrderManager) OnOrderCancelRequest(cancel *OrderCancelRequest) bool {
    val, ok := m.orders.Load(cancel.OrigClientOrderID)
    if !ok {
        // 在途订单管理器中没有记录，说明订单可能已经终态，或者来自其他网关
        // 这种情况下，必须将撤单请求发往撮合引擎
        return false
    }

    inFlightOrder := val.(*InFlightOrder)

    // 核心逻辑：检查订单状态
    // 这里需要原子操作来防止竞态条件，例如使用 CAS (Compare-And-Swap)
    // 为简化示例，这里只展示逻辑分支
    switch inFlightOrder.Status {
    case StatusPendingSend, StatusSent:
        // 命中！订单还很“新”，可以拦截撤单
        inFlightOrder.Status = StatusCancelRequested
        
        // (可选) 可以在这里直接给客户端快速响应一个 PendingCancel
        // respondToClient(AckPendingCancel)

        // 通知可能的后台清理任务，这个订单已被请求撤销
        close(inFlightOrder.cancelSignal)
        
        // 告诉上层调用者，这个撤单请求已经被“消化”
        return true

    case StatusCancelRequested:
        // 客户端重复发送了撤单请求，直接消化
        return true

    case StatusConfirmed:
        // 订单已经被撮合引擎确认（可能已成交），撤单请求必须发往后端
        return false
    }

    return false
}

// Cleanup goroutine (伪代码)
// 需要一个后台协程来清理那些长时间未收到确认的，或者已经终态的在途订单，防止内存泄漏。
func (m *InFlightOrderManager) cleanupLoop() {
    for {
        // 遍历 sync.Map，检查那些状态为 Confirmed 或长时间处于 Sent 状态的订单并移除
    }
}

极客坑点分析：上述代码只是一个简化模型。在真实生产环境中，最大的挑战是竞态条件（Race Condition）。例如，在 `OnOrderCancelRequest` 函数中，当你 `Load` 订单并检查其状态时，撮合引擎的确认消息可能同时到达，并通过另一个线程将该订单状态更新为 `StatusConfirmed`。因此，对 `InFlightOrder` 内部状态的修改必须使用 `sync.Mutex` 或原子操作（`atomic.CompareAndSwapInt32`）来保护，确保状态转换的原子性。此外，`sync.Map` 的性能虽好，但在某些极端写密集的场景下，分片锁（Sharded Lock Map）可能是更好的选择。

性能优化与高可用设计

引入状态使得网关变重，这带来了一系列新的挑战，必须在设计阶段就予以考虑。

  • 延迟与吞吐的权衡：该设计通过牺牲（理论上）单个撤单请求的几十微秒处理时间（因为增加了在网关的查找和判断逻辑），换取了后端撮合引擎吞吐量的巨大提升和核心撮合延迟的稳定性。对于整个系统而言，这是一笔极其划算的交易。P99 延迟将得到显著改善。
  • 内存管理：在途订单管理器的内存占用必须严格控制。一个 `InFlightOrder` 对象可能占用几十到上百字节。如果一个网关每秒处理 10 万单，且订单平均生命周期为 100 毫秒，那么内存中将稳定存在 `100,000 * 0.1 = 10,000` 条记录。这在现代服务器上是完全可以接受的。但必须有健壮的清理机制，防止因消息丢失或客户端异常导致内存泄漏。可以采用基于时间的 TTL (Time-To-Live) 策略或引用计数来自动清理过期条目。
  • 高可用与状态一致性：当网关变成有状态节点后，它的可靠性就至关重要。如果一个网关实例宕机，其内存中的所有在途订单状态都将丢失。
    • 降级方案：最简单的策略是，当一个网关实例重启后，它以无状态模式运行，直到它能从某种快照或事件流中恢复部分状态。期间，所有请求都直接转发，系统性能会下降，但服务不会中断。
    • 状态复制：对于更严格的场景，可以考虑使用主备模式，通过高速网络（如 RDMA）在主备网关之间同步在途订单状态。但这会显著增加系统复杂性。
    • 容错设计：在实践中，一种常见的务实做法是接受这种风险。因为高频交易客户端通常有自己的重连和订单状态同步逻辑。当它连接到新的网关实例时，会查询所有活动订单的状态，从而自行纠正任何不一致。网关丢失的状态是暂时的，可以由客户端逻辑来弥补。

架构演进与落地路径

将这种复杂优化引入现有系统，不应该一蹴而就，而应分阶段进行，确保每一步的稳定性和可观测性。

  1. 阶段一：无差别限流与监控。在系统初期，首先实现简单的、基于连接的速率限制，并建立完善的监控体系。关键指标是：客户端维度的报单速率、撤单速率、报撤比，以及撮合引擎的核心撮合延迟（P95, P99）。这是所有优化的基线。
  2. 阶段二：灰度上线撤单缓冲（影子模式）。部署新的有状态网关，但初期让其以“影子模式（Shadow Mode）”运行。即，它会执行所有在途订单管理和撤单判断逻辑，但不真正拦截任何撤单请求，只是记录日志：“本应拦截此撤单”。通过分析这些日志，可以精确评估该优化策略的命中率和潜在收益，同时验证逻辑的正确性，而对线上服务无任何风险。
  3. 阶段三：小范围开启优化。为少数几个报撤比极高、且系统非常熟悉的VIP客户开启撤单拦截功能。小范围验证系统的稳定性、性能提升效果，并修复可能出现的边界问题。
  4. 阶段四：全面推广与动态策略。在功能稳定后，将其作为网关的标准功能全面推广。更进一步，可以演进为动态策略。例如，系统可以实时计算每个客户端的报撤比，当某个客户端的报撤比超过一个动态阈值（如 98%）时，自动对其启用更激进的撤单缓冲策略（例如，更长的缓冲时间窗口）。这使得系统具备了自适应的流量控制能力，能智能地“惩罚”行为不良的连接，保障整个市场的公平与稳定。

通过这样一套从原理、实现到演进的组合拳，我们可以将高频交易场景下不可避免的撤单“噪音”，从一场威胁系统稳定的风暴，转化为在系统边缘即可轻松化解的涟漪，从而把宝贵的系统核心资源，真正留给那些创造价值的交易本身。

延伸阅读与相关资源

  • 想系统性规划股票、期货、外汇或数字币等多资产的交易系统建设，可以参考我们的
    交易系统整体解决方案。
  • 如果你正在评估撮合引擎、风控系统、清结算、账户体系等模块的落地方式，可以浏览
    产品与服务
    中关于交易系统搭建与定制开发的介绍。
  • 需要针对现有架构做评估、重构或从零规划，可以通过
    联系我们
    和架构顾问沟通细节，获取定制化的技术方案建议。
滚动至顶部