首页
产品中心
行业方案
客户案例
服务
合作伙伴

战略合作
关于数商云
获取资料

扫码关注企业微信

获取电商及供应链产品最新资料

搜索

系统演示

取消

热门系统产品

电商交易类产品

渠道/经销商产品

AI人工智能产品

业务协同系统产品

云服务&算力服务

没有你合适的？

我要定制 >

定制化，智能化，快捷订货，系统集成，适合大型企业

快速交付，简单易用，一站式订货，适合中小企业

订货平台（企业版） HOT

电商化订货管理，数据驱动决策，灵活运营与渠道转型，适合中大型企业

订货平台（定制版） HOT

定制化，智能化，快捷订货，系统集成，适合大型企业

订单统一管理，智能分析决策，渠道整合，库存管理优化

AI智能B2B电商系统

智能供需匹配,全链路自动化,数据驱动决策,供应链协同管理

AI智能合同审核系统

应用场景广泛，适用于商业合同、采购合同、合作协议等多种场景

AI智能标书系统

AI智能写作，标书全流程管理，多行业场景适配

AI智能客服系统

AI智能应答，全渠道管理，情感交互，知识库迭代

AI智能电商财务分析系统

智能财务对账，全渠道数据治理，业财一体化管理,动态决策支持

AI商城系统

AI驱动决策,全渠道智能融合,数据驱动精细化运营

B2B智能体开发平台

低代码智能体构建,B2B交易流程自动化,企业级系统无缝集成

智能电商对账系统

全流程自动化对账,多平台数据智能整合,实时差异预警追踪,智能风控合规引擎

AI智能下单系统

AI智能决策引擎,全链路自动化交易,多端无缝协同,动态库存实时同步

电商AI智能体开发平台

业务流程自动化，智能客服，智能数据分析与决策

涵盖阿里云、腾讯云、华为云、火山云等全系产品，助力企业采购既省心又省钱

算力服务

整合主流算力服务商资源，为企业提供灵活、可靠、成本可控算力解决方案

豆包大模型解决方案

围绕"更低价格、更强模型、更易落地"这一中心，提供四大支撑能力，全面解决企业AI落地难题

当前位置：知识百科 > 撮合交易系统源码

撮合交易系统源码

撮合交易系统

数商云撮合交易系统是一款高效、便捷的在线交易平台，旨在为买卖双方提供安全、可靠的交易环境。该系统采用先进的撮合算法，实时匹配买卖需求，提高交易效率。同时，系统还提供多种支付方式，满足不同用户需求。数商云撮合交易系统致力于打造一个诚信、透明的交易生态，让买卖双方轻松实现交易目标。

撮合交易系统源码概述

撮合交易系统源码是实现金融市场、电子商务等领域交易自动匹配功能的核心程序代码集合，包含订单处理、价格优先/时间优先算法实现、交易清算等关键模块。作为金融科技基础设施的核心组件，其性能直接决定交易平台的处理效率、稳定性与合规性。目前主流实现语言包括C++（高频交易场景）、Java（分布式架构）、Golang（微服务部署），典型应用于股票交易所、数字货币交易平台、大宗商品电子交易市场等场景。

撮合交易系统源码核心架构

1. 系统分层设计

撮合交易系统源码通常采用五层架构设计：

接入层：负责处理客户端TCP/UDP连接，采用Netty等NIO框架实现高并发接入，支持WebSocket协议的实时行情推送。
订单预处理层：执行订单合法性校验（资金检查、持仓验证）、风控规则过滤（涨跌幅限制、单笔限额），使用Redis实现分布式锁防止重复下单。
撮合引擎层：核心模块，采用内存撮合模式，通过多线程锁分离技术（读写锁+分段锁）实现订单簿的高效操作，平均撮合延迟控制在微秒级。
清算结算层：完成资金划付、持仓变更、手续费计算，采用事务补偿机制确保数据一致性，支持T+0/T+1等多种清算模式。
存储层：采用混合存储架构，实时订单簿使用共享内存（SHM），历史订单数据写入MySQL/PostgreSQL，行情数据通过Kafka流入时序数据库（InfluxDB）。

2. 订单簿数据结构

主流实现采用红黑树与跳表结合的复合结构：

买单队列：最大堆结构实现价格优先，同价格订单按时间戳升序排列
卖单队列：最小堆结构实现价格优先，同价格订单按时间戳升序排列
深度行情缓存：维护10档/20档盘口数据，采用环形缓冲区实现O(1)级更新

撮合交易系统源码撮合算法

1. 核心撮合逻辑

实现价格优先、时间优先的竞价原则：

// C++伪代码示例

void matchOrders(OrderBook &book, NewOrder order) {

if (order.isBuy()) {

while (!book.sellOrders.empty() &&

order.price >= book.sellOrders.top().price) {

MatchResult result = executeTrade(

order,

book.sellOrders.top(),

book.sellOrders.top().quantity

);

book.sellOrders.pop();

// 处理部分成交

if (order.quantity == 0) break;

}

if (order.quantity > 0) book.addBuyOrder(order);

}

// 卖单逻辑类似

}

2. 特殊订单处理

市价订单：直接与对手方最优价格成交，剩余未成交部分自动撤销
限价订单：当市场价格达到设定阈值时触发成交
冰山订单：仅展示部分委托量，成交后自动补充显示数量
止损订单：价格突破指定价位后转为市价/限价订单

撮合交易系统源码性能优化

1. 关键技术指标

吞吐量：单机支持10万+订单/秒处理能力
延迟：99.9%订单撮合延迟<1ms
并发用户：支持100万级同时在线用户
容错能力：双活/多活部署，RTO<30秒，RPO=0

2. 性能优化手段

内存撮合：全流程无磁盘IO，订单生命周期内仅在内存流转
NUMA优化：绑定CPU核心与内存节点，减少跨节点访问延迟
批处理机制：将毫秒级内的小额订单聚合成批处理
网络优化：采用DPDK技术绕过内核协议栈，实现用户态网络IO

撮合交易系统源码安全机制

1. 交易风控模块

前置风控：订单提交前检查：
- 资金充足性验证
- 持仓限额检查
- 订单价格有效性（是否超出涨跌幅限制）
- 异常交易行为识别（如频繁撤单、自成交）
事中监控：
- 实时计算订单撤销率、订单成交比等指标
- 采用滑动窗口统计异常交易模式
- 触发阈值时自动降级处理（限流/禁止开仓）

2. 数据安全保障

传输加密：采用TLS1.3协议加密客户端通信
存储加密：敏感数据（如资金记录）使用AES-256加密存储
审计日志：记录所有操作行为，支持第三方审计追溯
灾备机制：跨地域数据同步，RPO<1秒，支持异地多活

开发实践

1. 技术选型

模块	推荐技术栈	备选方案
网络通信	Netty (Java)、Asio (C++)	MQTT协议栈
数据存储	PostgreSQL + Redis	MongoDB、TiDB
消息队列	Kafka	RabbitMQ、RocketMQ
监控告警	Prometheus + Grafana	Zabbix、Nagios
容器化部署	Docker + Kubernetes	Docker Swarm

2. 测试体系

单元测试：覆盖核心撮合算法，使用Google Test框架
性能测试：采用JMeter+Gatling构建混合压力模型，模拟：
- 正常交易（80%）
- 峰值流量（15%，每秒30万订单）
- 极端行情（5%，价格波动20%+）
容错测试：通过混沌工程实践，模拟：
- 节点故障恢复
- 网络分区场景
- 数据一致性校验