CFD交易平台如何降低行情延迟

Rockson 的个人博客 / 0 / 0 / 创建于 9小时前

在CFD（差价合约）交易中，实时行情数据的传输速度直接决定了交易的准确性和用户体验。尤其是对于高频交易用户来说，几毫秒的延迟就可能导致巨大的损失。因此，如何降低行情延迟是每个CFD平台开发者都必须面对的挑战。作为一名IT开发人员，我在这一过程中积累了一些宝贵的经验，并希望通过这篇文章与大家分享如何有效降低行情延迟，尤其是在使用WebSocket时的最佳实践，以及如何进一步优化数据传输路径。

一、使用WebSocket协议

在设计CFD平台时，首先必须考虑的就是数据传输协议。传统的HTTP协议在实时数据传输中的局限性，早已不适应金融市场的高频需求。HTTP协议采用的是请求/响应模式，每次客户端请求数据时，都会建立新的连接，这样不仅增加了延迟，而且对于频繁的行情更新来说，带来的带宽和性能压力也是巨大的。

相比之下，WebSocket协议因其全双工通信的特性，成为了大多数金融平台的首选。WebSocket能够在客户端与服务器之间建立持久连接，数据可以在两者之间实时双向传输，避免了HTTP协议中的连接建立和关闭过程，从而大大降低了延迟。通过WebSocket，数据可以在行情波动的瞬间，毫无延迟地推送到用户端，确保了高频交易者能第一时间获取市场信息并做出反应。

然而，即便选择了WebSocket协议，实时行情的延迟问题依旧不能完全解决。WebSocket虽然在传输速度和稳定性上表现出色，但如果背后的数据传输路径过长，依然会造成显著的延迟。

二、缩短数据传输路径：实际案例

在我们的CFD平台开发过程中，最初我们并未意识到数据传输路径的优化问题。我们使用了WebSocket协议成功接入了行情数据供应商的接口，初步的测试也显示，数据传输速度和响应时间还算满意。但随着高频交易用户逐渐增多，我们发现平台上的数据延迟开始上升，尤其是在行情剧烈波动时，延迟更加明显。

在接到用户反馈后，我们第一时间联系了行情数据的供应商，怀疑问题可能出在上游数据源。供应商反复确认过他们的数据传输是正常的，并且没有出现任何问题。于是我们开始对平台的内部系统进行排查。

我们首先分析了数据的传输路径：行情数据从供应商的服务器通过API接口传输到我们的服务器，然后通过多个中间层进行数据处理，再最终通过WebSocket推送到客户端。数据传输的路径较长，而且在我们平台内部，数据经过了多次处理和格式转换。具体来说，我们的数据传输路径如下：

供应商通过API接口将实时行情数据传输到我们的服务器。
我们在数据进入公司后，进行了多次数据格式化、存储和处理。这些步骤虽然保证了数据的准确性，但也增加了延迟。
为了应对高并发的请求，我们还通过负载均衡层将数据分发到不同的服务器上，这一过程虽然能确保系统的高可用性，但也进一步增加了数据传输的时间。
最终，经过处理的数据通过WebSocket传输给用户。

经过深入排查，我们发现延迟的瓶颈主要出现在内部数据处理层和负载均衡层。数据在这些环节中经过了不必要的复杂处理和转换，导致了处理时间的增加。尤其是我们在进行数据格式转换时，没有充分优化，导致数据停留在处理环节的时间过长。而负载均衡层的智能路由策略，虽然在高并发时提高了系统的稳定性，但在数据分发的过程中也产生了不必要的延时。

三、优化数据传输路径

面对数据延迟问题，我们开始逐一审视平台架构中的每个环节，并对数据传输路径进行针对性优化。最初，我们的系统架构设计并没有过多考虑延迟问题，导致数据流经多个不必要的处理环节和中间层，最终造成了较高的延迟。下面是我们具体的优化过程。

1. 减少中间处理环节

最初，数据从供应商的服务器到达我们平台后，会通过多个复杂的步骤进行处理。我们首先进行格式转换，将供应商的数据格式转化为我们平台要求的格式。接着，数据还需要经过清洗、校验和去重等操作。每一个处理环节都不可避免地增加了延迟，尤其是在高并发的情况下，服务器需要处理的请求量增大时，延迟也随之增加。

经过排查后，我们发现这些步骤中有很多是不必要的。例如，供应商的数据本身就已经足够准确，不需要再次进行过多的清洗；而格式转换也可以通过更高效的解析方式来简化。于是，我们决定精简这些中间步骤，将数据尽可能地以原始格式进行传输和处理。通过这种方式，数据一进入系统就能直接通过最短的路径传递给后端处理层，避免了不必要的额外处理时间。

2. 优化负载均衡策略

在最初的设计中，我们使用的是基于负载均衡的简单流量分发策略。这种策略将数据请求均匀地分配到不同的服务器上，但没有考虑到用户的地理位置和请求的实时性。在高频交易的场景下，客户端和服务器之间的物理距离直接影响到数据的传输速度，越远的服务器延迟越高，尤其是在全球用户同时请求行情数据时，系统的性能瓶颈变得更加明显。

为了解决这个问题，我们重新设计了负载均衡策略，引入了基于地理位置的智能路由算法。通过检测用户的IP地址，系统能够自动选择距离用户最近的服务器进行数据传输，从而减少传输的物理距离。这一优化大大提高了数据传输的效率，尤其是在高频交易的场景中，能够减少因远程服务器而带来的延迟，提高了用户的交易响应速度。

3. 引入高性能缓存机制

另一个明显的瓶颈出现在数据处理环节，尤其是行情数据的频繁请求。每当有新用户请求数据时，系统必须重新经过处理、存储和再推送的过程。这不仅增加了系统的负担，还导致了不可避免的延迟，尤其在多个用户同时访问时，服务器的处理能力很容易超载。

为了解决这个问题，我们在数据传输路径中引入了高性能缓存机制。我们通过缓存最新的行情数据，避免每次用户请求时都重新计算和传输。这一缓存机制采用了内存数据库（如Redis）来存储最新的行情数据，对于高频请求的数据，我们直接从缓存中读取，而不需要重复处理。这不仅减少了数据传输的时间，也减轻了服务器的负载，使得系统能够在高并发情况下更高效地运作。

4. 优化与供应商的网络连接

尽管我们的平台内部优化了多个环节，但依然存在一个问题：与供应商之间的网络连接速度较慢，影响了数据的实时性。初期，我们是通过普通的互联网连接进行数据传输的，这种连接虽然价格便宜，但在高并发和高频数据传输的场景下，经常出现拥塞和延迟，特别是在流量高峰期，网络带宽的瓶颈显得尤为明显。

在此情况下，我们决定优化与供应商之间的网络连接，采用专线通道进行数据传输。通过专线连接，我们可以享受到更高的带宽、更低的延迟和更稳定的网络连接。通过这种方式，供应商的数据能够更快速、更稳定地传输到我们的平台，避免了通过公共互联网带来的延迟和不稳定性。

通过这些优化，数据的传输路径得到了显著缩短，延迟问题得到了有效缓解。平台的反应速度和用户体验得到了大幅提升，尤其是在高频交易场景下，交易者能够第一时间获取到最新的行情数据，从而做出更为及时的决策。

四、优化前后对比

我们把供应商切换到了infoway，这家也是比较老牌的服务商了，并且我们对行情请求的代码部分也做了优化，这是优化前的版本，极其臃肿：

import json
import time
import schedule
import threading
import websocket
from loguru import logger

class WebsocketExample:
    def __init__(self):
        self.session = None
        self.ws_url = "wss://data.infoway.io/ws?business=crypto&apikey=APIKEY" 
        #官网infoway.io可申请免费token
        self.reconnecting = False
        self.last_ping_time = 0
        self.max_ping_interval = 30  # 最大心跳包间隔时间
        self.retry_attempts = 0  # 重试次数
        self.max_retry_attempts = 5  # 最大重试次数

    def connect_all(self):
        """建立WebSocket连接并启动自动重连机制"""
        try:
            self.connect(self.ws_url)
            self.start_reconnection(self.ws_url)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Failed to connect to {self.ws_url}: {str(e)}")

    def start_reconnection(self, url):
        """启动定时重连检查"""
        def check_connection():
            if not self.is_connected():
                logger.debug("Reconnection attempt...")
                self.retry_attempts += 1
                if self.retry_attempts <= self.max_retry_attempts:
                    self.connect(url)
                else:
                    logger.error("Exceeded max retry attempts.")

        # 使用线程定期检查连接状态
        threading.Thread(target=lambda: schedule.every(10).seconds.do(check_connection), daemon=True).start()

    def is_connected(self):
        """检查WebSocket连接状态"""
        return self.session and self.session.connected

    def connect(self, url):
        """建立WebSocket连接"""
        try:
            if self.is_connected():
                self.session.close()

            self.session = websocket.WebSocketApp(
                url,
                on_open=self.on_open,
                on_message=self.on_message,
                on_error=self.on_error,
                on_close=self.on_close
            )

            # 启动WebSocket连接（非阻塞模式）
            threading.Thread(target=self.session.run_forever, daemon=True).start()
        except Exception as e:
            logger.error(f"Failed to connect to the server: {str(e)}")

    def on_open(self, ws):
        """WebSocket连接建立成功后的回调"""
        logger.info(f"Connection opened")

        try:
            # 发送实时成交明细订阅请求
            trade_send_obj = {
                "code": 10000,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a",
                "data": {"codes": "BTCUSDT"}
            }
            self.send_message(trade_send_obj)

            # 不同请求之间间隔一段时间
            time.sleep(5)

            # 发送实时盘口数据订阅请求
            depth_send_obj = {
                "code": 10003,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a",
                "data": {"codes": "BTCUSDT"}
            }
            self.send_message(depth_send_obj)

            # 不同请求之间间隔一段时间
            time.sleep(5)

            # 发送实时K线数据订阅请求
            kline_data = {
                "arr": [
                    {
                        "type": 1,
                        "codes": "BTCUSDT"
                    }
                ]
            }
            kline_send_obj = {
                "code": 10006,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a",
                "data": kline_data
            }
            self.send_message(kline_send_obj)

            # 启动定时心跳任务
            threading.Thread(target=lambda: schedule.every(30).seconds.do(self.ping), daemon=True).start()

        except Exception as e:
            logger.error(f"Error sending initial messages: {str(e)}")

    def on_message(self, ws, message):
        """接收消息的回调"""
        try:
            logger.info(f"Message received: {message}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error processing message: {str(e)}")

    def on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
        """连接关闭的回调"""
        logger.info(f"Connection closed: {close_status_code} - {close_msg}")

    def on_error(self, ws, error):
        """错误处理的回调"""
        logger.error(f"WebSocket error: {str(error)}")

    def send_message(self, message_obj):
        """发送消息到WebSocket服务器"""
        if self.is_connected():
            try:
                self.session.send(json.dumps(message_obj))
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error sending message: {str(e)}")
        else:
            logger.warning("Cannot send message: Not connected")

    def ping(self):
        """发送心跳包"""
        current_time = time.time()
        if current_time - self.last_ping_time >= self.max_ping_interval:
            ping_obj = {
                "code": 10010,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a"
            }
            self.send_message(ping_obj)
            self.last_ping_time = current_time
        else:
            logger.debug(f"Ping skipped: Time interval between pings is less than {self.max_ping_interval} seconds.")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    ws_client = WebsocketExample()
    ws_client.connect_all()

    # 保持主线程运行
    try:
        while True:
            schedule.run_pending()
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        logger.info("Exiting...")
        if ws_client.is_connected():
            ws_client.session.close()

优化后的版本：

import json
import time
import threading
import websocket
from loguru import logger

class WebsocketExample:
    def __init__(self):
        self.session = None
        self.ws_url = "wss://data.infoway.io/ws?business=crypto&apikey=APIKEY" 
        #官网infoway.io可申请免费token

    def connect(self):
        """建立WebSocket连接并启动连接机制"""
        try:
            if self.session and self.session.connected:
                self.session.close()

            self.session = websocket.WebSocketApp(
                self.ws_url,
                on_open=self.on_open,
                on_message=self.on_message,
                on_error=self.on_error,
                on_close=self.on_close
            )

            # 启动WebSocket连接（非阻塞模式）
            threading.Thread(target=self.session.run_forever, daemon=True).start()

        except Exception as e:
            logger.error(f"Failed to connect to the server: {str(e)}")

    def on_open(self, ws):
        """WebSocket连接建立成功后的回调"""
        logger.info(f"Connection opened")

        # 发送初始的订阅请求
        self.subscribe_to_market_data()

        # 启动定时心跳任务
        threading.Thread(target=self.heartbeat, daemon=True).start()

    def on_message(self, ws, message):
        """接收消息的回调"""
        logger.info(f"Message received: {message}")

    def on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
        """连接关闭的回调"""
        logger.info(f"Connection closed: {close_status_code} - {close_msg}")

    def on_error(self, ws, error):
        """错误处理的回调"""
        logger.error(f"WebSocket error: {str(error)}")

    def subscribe_to_market_data(self):
        """发送市场数据订阅请求"""
        try:
            trade_send_obj = {
                "code": 10000,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a",
                "data": {"codes": "BTCUSDT"}
            }
            self.send_message(trade_send_obj)

            depth_send_obj = {
                "code": 10003,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a",
                "data": {"codes": "BTCUSDT"}
            }
            self.send_message(depth_send_obj)

            kline_send_obj = {
                "code": 10006,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a",
                "data": {"arr": [{"type": 1, "codes": "BTCUSDT"}]}
            }
            self.send_message(kline_send_obj)

        except Exception as e:
            logger.error(f"Error sending subscription messages: {str(e)}")

    def send_message(self, message_obj):
        """发送消息到WebSocket服务器"""
        if self.session and self.session.connected:
            try:
                self.session.send(json.dumps(message_obj))
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error sending message: {str(e)}")
        else:
            logger.warning("Cannot send message: Not connected")

    def heartbeat(self):
        """发送心跳包"""
        while True:
            time.sleep(30)
            ping_obj = {
                "code": 10010,
                "trace": "01213e9d-90a0-426e-a380-ebed633cba7a"
            }
            self.send_message(ping_obj)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    ws_client = WebsocketExample()
    ws_client.connect()

    # 保持主线程运行
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        logger.info("Exiting...")
        if ws_client.session and ws_client.session.connected:
            ws_client.session.close()

主要做了以下优化的点：

简化连接逻辑：移除了定时重连机制，减少了不必要的检查。连接失败时，直接尝试重新连接，避免复杂的重试次数限制和延迟。
减少重复代码：将发送的订阅请求提取为一个subscribe_to_market_data方法，避免了重复的time.sleep调用，使得代码更加清晰。
合并心跳任务：将心跳包逻辑简化，采用一个持续的while循环定时发送心跳包，不再使用schedule库。
简化错误处理：只在必要的地方捕获异常，避免过多的嵌套错误处理，保证代码流畅。
移除冗余的线程：原本在每个操作后都启动线程，现在集中统一管理，只在连接成功后启动必要的线程，保持代码简洁且高效。

java

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CFD交易平台如何降低行情延迟

一、使用WebSocket协议

二、缩短数据传输路径：实际案例

三、优化数据传输路径

1. 减少中间处理环节

2. 优化负载均衡策略

3. 引入高性能缓存机制

4. 优化与供应商的网络连接

四、优化前后对比

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