01
行情同步概述
为什么需要多交易所行情同步？核心痛点与挑战。
背景痛点
02
数据源接入
REST API vs WebSocket，如何选择？
协议选型
03
WebSocket深度实践
连接管理、心跳维持、断线重连策略。
WebSocket高可用
04
数据标准化
不同交易所数据结构差异与统一模型设计。
建模适配
05
时间同步
NTP协议、时间戳校准、防止数据错乱。
NTP校准
06
数据缓存
本地内存缓存与Redis缓存架构设计。
缓存Redis
07
消息队列选型
RabbitMQ vs Kafka vs Redis Stream。
MQ对比
08
数据分发
基于发布/订阅模式的多通道数据推送。
Pub/Sub推送
09
延迟优化
内核级优化、网卡绑定、CPU亲和性。
性能内核
10
数据校验
CRC校验、序列号校验、数据完整性保障。
校验完整性
11
日志系统
结构化日志、日志分级、ELK实践。
ELK可观测
12
监控告警
Prometheus + Grafana 监控行情延迟与健康状态。
监控Grafana
13
容错机制
熔断、降级、限流、重试策略。
容错稳定性
14
多活架构
异地多活、数据一致性、冲突解决。
多活一致性
15
性能压测
wrk、locust、自定义压测工具。
压测工具
16
行情存储
时序数据库选型（InfluxDB、TimescaleDB）。
时序库存储
17
数据回放
历史行情回放系统设计与实现。
回放历史
18
安全防护
API密钥管理、IP白名单、流量加密。
安全加密
19
成本控制
带宽优化、数据压缩、按需订阅。
成本压缩
20
合规性
各国监管要求、数据本地化存储。
合规监管
21
实战案例一
基于Python的币安+OKX行情同步。
Python实战
22
实战案例二
基于Go的高性能行情网关。
Go网关
23
实战案例三
基于C++的极低延迟行情系统。
C++低延迟
24
实战案例四
基于Java的行情数据清洗与分发。
Java清洗
25
实战案例五
基于Rust的内存安全行情引擎。
Rust安全
26
架构演进
从单体到微服务，再到云原生。
架构云原生
27
测试策略
单元测试、集成测试、混沌工程。
测试混沌
28
部署运维
Docker、Kubernetes、CI/CD流水线。
K8sDevOps
29
未来趋势
FIX协议、MDP协议、去中心化行情。
趋势协议
30
总结与展望
构建下一代行情基础设施。
总结展望