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数字货币交易所:微服务架构设计

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发布于 07/29 23:41
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本文介绍一个实际开发并上线的加密货币交易所项目的逻辑架构设计,其中包括撮合服务、做市服务、用户服务、市场数据服务、钱包服务、报表服务等核心组件,并采用了基于AKKA集群的微服务架构。

加密交易所的逻辑架构图如下所示:

在这里插入图片描述

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1、订单服务

订单服务(Order Service)包含了负责匹配委托单并生成市场数据的撮合引擎(matching engine)。在加密货币交易所中,委托单按交易对进行撮合匹配,因此一个ETH/BTC的买单永远不会匹配到一个ETH/USDT的卖单。通常认为每一个交易对的订单匹配是依次进行的,例如,撮合进程必须是单线程的(每个交易对一个线程)。不过实际上还是有办法让这个流程中的某些环节实现并行化以便提高系统的吞吐量。订单处理过程包括以下步骤:

  1. 订单验证。这包括确认交易对处于可交易状态、校验订单的价格与数量等符合最低要求等等。
  2. 资金检查。目的是确保用户的账户中有足额资金用于下单。
  3. 风险检查,以避免异常的交易行为
  4. 确定该委托单的挂单(Maker)费率和吃单(Taker)费率,所依据的规则可能设计交易对、订单数量、用户等级等等。
  5. 创建用于撮合处理的订单对象,冻结下单用户账户中可能会用到的最大数量的资金。
  6. 在交易委托账本中匹配该新订单,匹配的结果可能是:无匹配、部分成交或全部成交。当 部分成交或全部成交时,可能在交易委托账本中存在一个或多个匹配的订单。
  7. 更新并持久化成交订单用户的账户余额,更新交易委托账本。
  8. 持久化由订单撮合成功而触发的其他数据,例如:订单执行记录、资金交易日志等等。
  9. 生成市场数据,并将更新的数据发布到前台服务器(Front Server)

假设从第1步到第5步需要5ms,第6步到第7步需要2ms,第8步需要2ms,第9步需要2ms。如果系统 几乎同时接收到9个委托订单,使用单线程来执行上述全部步骤需要 9 x (5 + 2 + 2 + 2) = 99ms。然而,在上面的步骤中,其实只有第6步和第7步是真正需要单线程的。如果我们为第1步到第5步使用3个Actor,第6步到第7步使用1个actor以确保这两个步骤单线程执行,第8步和第9步使用1个actor,那么处理流程就变成了这样:

在这里插入图片描述

现在全部9个订单的总处理时间就缩短到了25ms,相对于前面的全串行处理所需的99ms,这是不小的改善。

订单服务(Order Service)是一个使用Akka和Spring框架开发的独立应用。它作为一个节点加入Akka集群,然后集群中的前台服务器(Front Server)节点就可以发现它。当启动订单服务实例时, 我们可以在命令行参数中指定需要处理哪些交易对。我们可以使用单一的订单服务节点来处理所有的交易对,也可以使用多个订单服务节点分别处理不同的交易对集合。这意味着订单服务支持按交易对进行分片(sharding)。由于Akka系统actor的位置透明特性,前台服务节点并不需要关心订单服务是运行在一个节点还是多个节点上,这使得撮合引擎具备了水平扩展(Scale Out)的能力。

如果在集群中针对一个交易对(Trading Pair)存在多个订单服务节点,前台服务节点将始终访问最近加入集群的节点。我们可以启动一个订单服务节点A来处理BTC/USDT交易对,然后启动第二个订单服务节点B也来处理BTC/USDT交易对。前台服务器会始终将消息发送给最后加入集群的订单服务节点,因此集群中所有的前台服务节点都会发送BTC/USDT订单消息给节点B。如果之后的某个时间,节点B从集群中被移除,那么所有的前台服务节点将会得到Akka集群的通知,之后就会将BTC/USDT订单消息发送给节点A了。

我们使用这个用于前台服务节点和订单服务节点之间的简单的服务发现及路由协议,来实现订单服务的热备份(Hot Standby)高可用性。这个简单协议使得订单服务的水平扩展和升级非常容易。 例如,当有一个新的订单服务需要部署时,我们可以先让老版本节点继续运行,然后启动新版本的节点。一旦新版本上线,前台服务节点将自动使用最新加入的节点而非之前的老版本节点,接下来我们只需要关掉老版本节点就可以了。

为了尽可能缩短订单匹配的时间,订单服务需要在内存中缓存(Cache)整个交易委托账本。当系统中存在多个处理相同交易对的订单服务节点时,就会在不同的节点上缓存交易委托账本的完全一致的多个拷贝。我们设计了一个简单但有效的方法来校验并同步多个节点上的内存委托账本。

订单服务还负责生成以下市场数据:

  • K线数据,间隔分别为:1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时、2小时、4小时、6小时、12小时、 1天、1周、1月
  • 所有交易对的市场深度(market depth)数据
  • 所有交易对的最新出价
  • 最近成交的交易对

订单服务将这些市场数据存入Redis服务中,并通过Redis的复制机制同步到前台集群中的redis服务器上,然后由前台服务器载入并推送给订阅该数据的用户。

2、做市服务

做市(Market making)对于加密货币交易所 —— 尤其是对于一个新创办的加密交易所 —— 的成功至关重要。如果交易所没有足够的交易人,那么买卖价差(bid-ask spread)通常要大于那些具有较好流动性的加密货币交易所。做市商(Market maker)为交易所增加了流动性,缩小了买卖价差,同时也为交易委托账本增加了深度,这些因素同时也会更加吸引交易人的加入。

做市商可以来自交易所的外部,他们使用交易所提供的API向交易委托账本中挂买单(Bid)和卖单(Ask)。对于一个刚创立的加密交易所而言,其本身也需要为某些交易对提供流动性,从而承担了做市商的角色。

一个基本的做市策略包括同时挂买单和卖单,这样当两方的订单都被市场吃掉后就挣到了买卖价差。由于加密货币的价格剧烈不稳定性,当市场价格向一个方向持续运动时,使用这种策略的做市商有可 能损失惨重。例如,做市商挂买单以300 USDT的价格买1 ETH,同时挂另一个卖单以301 USDT的价格卖1 ETH。如果这两个订单都成交了,那么做市商就赚了1 USDT。如果卖单成交,价格继续上涨至310USDT,那么做市商的买单就没有机会在短期内成交,这导致做市商面临一个潜在的9 USDT的亏损。

做市模块使用订单服务以及外部交易所的交易委托账本、做市商的有效资金等作为输入,生成一系列 不同价位的卖单和卖单。当任何输入发生变化,输出的做市委托单也会相应地变化,从而引起交易委托账本的相应变化。出于性能方面的考虑,订单服务内置了做市支持能力。订单服务将区别对待来自 普通用户的委托单以及来自做市模块的委托单 —— 这些做市委托单只需要很少的资源,因此更加具有动态性。它们可以作为一个整体加入交易委托账本,或者进行一些调整,乃至从账本中整体移除,而不需要像普通用户的委托单那样必须逐一对待。同时,这些做市委托单也可以与用户单成交,如果任何用户的委托能够匹配这些做市单,那么接下来的执行和普通委托单是一致的。

除了向交易委托账本中添加订单,做市模块还能够向外部交易所下单,并且监视外部交易所中的订单执行状态,以实现自动化的对冲(Hedging)。

做市模块是使用Akka和Spring框架开发的一个独立应用。它连接到集群中的订单服务节点,看起来像订单服务的扩展模块 —— 订单服务的运行不需要做市模块。

3、用户服务

用户服务是一个用Akka和spring框架开发的独立应用,它为前台服务器提供用户相关的服务,例如 用户注册、用户身份验证、KYC提交、密码管理、API密钥管理、充值地址管理等等。

当用户服务实例启动时,它会加入Akka集群,前台服务节点将会自动发现用户服务。我们可以在集群中启动多个用户服务节点。在这种情况下,前台服务器以轮询调度方式(round robin)将消息发送给所有的存活用户服务节点,从而保证了用户服务模块的可扩展性及高可用性。

用户服务可以直接访问核心数据库以及redis集群。它使用钱包服务节点提供的服务来创建新的区块链 地址。

4、钱包服务

与逻辑架构图中的其他模块不同,钱包服务不是一个单一的独立应用,而是由多个应用组成。这主要 是基于安全方面的考虑。作为一个整理,钱包服务:

  • 为用户账户生成新的区块链地址以用于接收充值
  • 管理交易所持有的热钱包地址私钥
  • 创建提币交易,签名并提交到区块链网络
  • 连接到多个区块链网络,搜索处理充值交易,跟踪提币交易的执行状态
  • 在某些情况下,归集散落在众多用户地址中的加密货币到交易所的中心热/冷钱包。
  • 校验交易所数据库中的资金数目,确保与区块链上的数据一致。

上述这些功能,有些是由用户服务模块通过REST接口调用,有些则需要接入区块链网络,而另一些 则不需要接入区块链网络或其他模块,甚至不需要网络接入。我们将钱包服务基于其连接性与安全需求等拆分为多个应用。

5、Maria DB及ETL

在核心站点中包含一个Maria DB Galera集群。集群中的主(Master)数据库实例由应用直接使用,同时在集群中创建了两级从(Slave)数据库:

在这里插入图片描述

一个从集群中直接复制的数据库是复制中转库(replication staging database)。它作为边缘站点中的主库提供服务。当从核心数据库集群中复制时,它会过滤掉前台服务和web服务不使用的数据表,这可以避免泄漏敏感数据,同时减少了需要复制到边缘站点的数据量。

另一个直接从集群中复制的数据库是报表库实例。在这个MariaDB从库实例上创建有两个库,一个用于从核心集群中复制,另一个服务于管理服务器的报表功能。我们使用多维数据模型,并且在报表数据库中实现分析报表的生成。新的数据每个几秒钟就从复制库中抽取、转换并载入,以便保证管理服务器的数据时效。

出于安全及报表目的,每个30分钟或1个小时,系统制作一个所有用户状态的快照,包括账户余额、订单、交易执行等等。快照是活的,因为所有的历史快照都可以直接从报表数据库中查询并加以利用。当制作快照时,ETL流程将临时停止复制过程,以确保复制库处于静止状态。

6、REdis

核心站点中的Redis用于保存订单服务生成的市场数据,并通过复制机制推送到前端站点。我们之前在Part 2中已经详细介绍了redis的复制机制。

7、管理服务器和ETL

管理服务器是一个J2EE web应用,使用spring框架和spring mvc开发。Tomcat作为管理服务模块的应用服务器。Nginx置于Tomcat之前以启用HTTPS以及内容缓存。

管理服务器为交易所内部员工提供后台管理系统。采用基于角色的权限分配机制,用户可以分配不同的角色,而不同的角色则可以访问系统中的不同功能。管理服务器可以对每个用户的每个操作都生成审计日志。

我们使用ELK栈作为准实时分析子系统的基础。Logstash负责从各种来源(例如前台服务器和web服务器)采集日志并存入Elasticsearch数据库。验证过身份的交易所员工可以使用Kibana来查看预定义的报表,或者在ElasticSearch上执行任意的查询。我们也在管理服务器上构建了一些查询Elasticsearch数据的报表,这样大部分员工就不用同时访问管理服务器和Kibana了。


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