01
项目背景与需求分析
理解做市商业务，明确库存监控看板的核心需求与功能边界。
业务需求
02
技术选型与架构设计
选择Python技术栈（Flask/Django + WebSocket），设计前后端分离架构。
架构Flask
03
开发环境搭建
配置Python虚拟环境，安装Flask、SQLAlchemy、Redis等依赖库。
环境依赖
04
数据库模型设计
设计库存、订单、交易对等核心数据表结构，使用SQLAlchemy ORM。
数据库ORM
05
实时数据模拟器开发
编写Python脚本模拟交易所行情和做市商订单流，生成测试数据。
模拟数据
06
RESTful API开发（一）
实现库存查询、持仓汇总等基础API接口。
API基础
07
RESTful API开发（二）
实现订单管理、风险指标计算等高级API接口。
API风控
08
WebSocket实时推送
使用Flask-SocketIO实现库存变动、价格更新的实时推送。
WebSocket实时
09
前端框架搭建
选择Vue.js + Element UI，搭建单页应用基础框架。
VueElement
10
前端路由与状态管理
配置Vue Router和Vuex，管理全局状态如用户会话、实时数据。
路由Vuex
11
库存概览面板开发
设计并实现库存总览、资产分布等核心可视化组件。
可视化面板
12
实时行情图表开发
使用ECharts绘制K线图、深度图，绑定WebSocket数据流。
EChartsK线
13
订单簿与成交记录
开发订单簿深度图、最新成交滚动列表。
订单簿成交
14
风险监控面板
实现敞口计算、最大回撤、VaR等风险指标的实时展示。
风控指标
15
告警与通知系统
开发阈值告警逻辑，集成Web通知或邮件告警。
告警通知
16
历史数据查询与回放
实现历史库存快照查询，支持时间范围选择与数据回放。
历史回放
17
用户认证与权限管理
集成JWT认证，实现多角色权限控制（管理员、交易员、风控）。
JWT权限
18
性能优化（后端）
数据库查询优化、Redis缓存策略、异步任务处理。
性能Redis
19
性能优化（前端）
虚拟滚动、数据懒加载、Web Worker处理大数据。
前端虚拟滚动
20
单元测试与集成测试
使用pytest编写后端测试，使用Jest编写前端测试。
测试pytest
21
Docker容器化部署
编写Dockerfile和docker-compose.yml，实现一键部署。
Docker部署
22
CI/CD流水线搭建
使用GitHub Actions实现自动化测试与部署。
CI/CDActions
23
日志与监控
集成ELK或Prometheus + Grafana，监控系统运行状态。
监控ELK
24
安全加固
防止SQL注入、XSS攻击，配置HTTPS与CORS策略。
安全CORS
25
多交易所适配
设计适配器模式，支持接入Binance、OKX等不同交易所API。
适配器交易所
26
策略回测集成
在监控看板中嵌入简单的策略回测结果展示。
回测策略
27
移动端适配
使用Vant或自定义响应式布局，适配手机端查看。
移动端响应式
28
国际化支持
集成vue-i18n，实现中英文界面切换。
i18n国际化
29
项目文档与API文档
使用Swagger自动生成API文档，编写项目README。
文档Swagger
30
项目总结与最佳实践
回顾开发过程，总结做市商监控系统的架构模式与坑点。
总结最佳实践