实时交易数据发布系统的高吞吐量架构设计

论文摘要

投资者在进行交易前需要做很多的工作，那就是投资的研究和分析。要进行投资研究和分析，首先需要获取市场交易数据，没有数据就无法进行研究和分析。本文的主要目的就是为实时交易数据发布系统（暂时命名为RTM）设计高吞吐量的架构，RTM能够辅助原有的交易平台，帮助投资者能够更好地把握市场的最新动向以及投资机会，快速有效地实现资产运作策略。实时交易数据发布系统最重要的一个特点就是“实时性”，而且它的服务器和客户端之间的通讯非常繁忙，交易数据量也非常大，所以这些系统需要具备比较高的吞吐量。这篇文章主要的工作有两个方面：1)研究出了一些策略和方法，把这些策略和方法结合起来应用到实时交易数据发布系统中，能够帮助我们设计出具有高吞吐量的架构。这些策略和方法主要包含三类：1．多层的系统架构（multi-tier）；2．增加Cache模块；3．数据的处理方式：包含增量数据方式，分级稀疏数据方式，Client polling或Server push实时数据发布方式和简化的数据格式。2)在RTM实时交易数据发布系统的具体设计中，应用了上面的策略和方法来提高它的吞吐量，并且从垂直方向和水平方向上进行扩展来提高吞吐量。在技术实现上，RTM采用了基于Flex的RIA架构，RIA架构兼具了B／S和C／S的优点。因此，RTM的客户端具有本地计算和存储的能力，这样减少了对服务器的依赖和数据传输和存储需求，提高了整个RTM的吞吐量和性能。最后，本文还设计了一个测试案例，来测试在垂直方向上的扩展是如何提高RTM系统吞吐量的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 应用背景
• 1.2 实时交易数据发布系统
• 1.3 解决办法:设计高吞吐量和易扩展的系统架构
• 第2章 相关技术背景
• 2.1 传统的web应用
• 2.2 Rich internet application （RIA）是一个新的架构
• 2.2.1 Rich internet application概念
• 2.2.2 Rich Internet Application相关的技术和产品
• 2.3 Flex
• 2.3.1 Flex概念和开发语言
• 2.3.2 Flex Message Service （FMS）
• 2.4 Service-Oriented Architecture （SOA）
• 第3章 高吞吐量架构设计中的策略和方法
• 3.1 设计架构时常见的问题
• 3.1.1 扩展很难或成本很大的架构
• 3.1.2 盲目地选择最新,最好的技术来提高性能
• 3.2 高吞吐量的架构设计策略和方法
• 3.2.1 Multi-tiers方法
• 3.2.2 Cache模块
• 3.2.3 增量数据方式（Delta data）
• 3.2.4 分级稀疏数据方式（Level-based sparse data）
• 3.2.5 Client polling vs Server push
• 3.2.6 简化数据结构
• 3.3 高吞吐量架构的扩展
• 3.3.1 从单个服务器实例到多个服务器实例（无负载均衡）
• 3.3.2 多个服务器实例（有负载均衡）
• 3.4 本章小结
• 第4章 实时交易数据发布系统-RTM
• 4.1 RTM应用系统设计
• 4.2 RTM的客户端设计和技术
• 4.2.1 为什么选用RIA和Flex
• 4.2.2 RTM客户端设计
• 4.3 RTM服务器设计和技术
• 4.4 本章小结
• 第5章 RTM应用系统将来扩展的两个主要方向
• 5.1 垂直方向的扩展
• 5.1.1 Web Services
• 5.1.2 Http Service
• 5.1.3 Remote Object（AMF call,一种二进制的协议）
• 5.1.4 用Server push来替换Client polling
• 5.1.5 对Web Services,Http Service和Remote Object三种数据访问方式的测试案例
• 5.1.6 在测试案例中使用Web Services数据访问方式
• 5.1.7 在测试案例中使用Http Service数据访问方式
• 5.1.8 在测试案例中使用Remote Object数据访问方式
• 5.1.9 三种数据访问方式的测试结果比较
• 5.2 水平方向的扩展
• 5.2.1 单个RTM服务器对多个RTM客户端
• 5.2.2 无负载均衡的多个RTM服务器实例
• 5.2.3 负载均衡的多个RTM服务器实例
• 5.3 本章小结
• 第6章 架构设计时的成本考虑
• 第7章 总结和展望
• 参考文献
• 致谢