coinex // 撮合引擎 逻辑流程 (两种数据源 初始化源和前端源)

本文主要是介绍coinex // 撮合引擎 逻辑流程 (两种数据源 初始化源和前端源),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

1 生产者 数据源

1.1. match-server 一启动 初始化数据 自动查询数据库 查询level2要展示的数据

1.2 match-server接收 前端发给Exchange-server的数据

2. 将查询/接受的数据EntrustOrder 转成 Order 解耦 过滤掉不要的属性

3.Order转成 OrderEvent

4. 分配序号发布数据到ringbuffer,管理序号和栅栏(前提是ringbuffer构建好了)

5 分配序号 发布数据到ringbuffer

5.1. 初始化数据源实现的代码 循环每一条数据转换 分配序号 发布数据到ringbuffer

5.2 前端数据源


1 生产者 数据源

1.1 match-server 一启动 初始化数据 自动查询数据库 查询level2要展示的数据

List<EntrustOrder> entrustOrders = entrustOrderMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<EntrustOrder>().eq(EntrustOrder::getStatus, 0).orderByAsc(EntrustOrder::getCreated)

1.2 match-server接收 前端发给Exchange-server的数据

 @StreamListener("order_in") // "order_in" 在 Sink中public void handleMessage(EntrustOrder entrustOrder) { // 消息监听}

2. 将查询/接受的数据EntrustOrder 转成 Order 解耦 过滤掉不要的属性

public static  Order entrustOrder2Order(EntrustOrder entrustOrder) {Order order = new Order();order.setOrderId(entrustOrder.getId().toString());order.setPrice(entrustOrder.getPrice());order.setAmount(entrustOrder.getVolume().subtract(entrustOrder.getDeal())); // 交易的数量= 总数量- 已经成交的数量order.setSymbol(entrustOrder.getSymbol());order.setOrderDirection(OrderDirection.getOrderDirection(entrustOrder.getType().intValue())); // 交易sideorder.setTime(entrustOrder.getCreated().getTime());return order ;}

3.Order转成 OrderEvent

// 使用事件转换器的好处,1环形队列获取序号, 2拿到事件填充数据, 3再发布序号 省了从2给 事件填充数据 private static final EventTranslatorOneArg<OrderEvent, Order> TRANSLATOR = new EventTranslatorOneArg<OrderEvent, Order>() { // Order 转化成 OrderEvent// 现在上面实例化 然后 在下面 实现/*** Translate a data representation into fields set in given event 将数据表示转换为给定事件中设置的字段* Params:参数* event*  into which the data should be translated. 要转成什么data* sequence 序列* that is assigned to event. 分配给事件的序列。* arg0* The first user specified argument to the translator 转换器的第一个用户指定参数*/public void translateTo(OrderEvent event, long sequence, Order input) {event.setSource(input);} // setSource 是 source的 set方法};

4. 分配序号发布数据到ringbuffer,管理序号和栅栏(前提是ringbuffer构建好了)

/*** 我们使用DisruptorTemplate 时,就使用它的onData方法* @param input** public <A> void publishEvent(EventTranslatorOneArg<E, A> translator, A arg0)*     {*         final long sequence = sequencer.next();*         translateAndPublish(translator, sequence, arg0);*     }* private <A> void translateAndPublish(EventTranslatorOneArg<E, A> translator, long sequence, A arg0)*     {*         try*         {*             translator.translateTo(get(sequence), sequence, arg0);*         }*         finally*         {*             sequencer.publish(sequence);*         }*     }**     void publish(long sequence);**/public void onData(Order input) {ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, input); // 这个就是分配序号 然后发布数据到ringbuffer}

5 分配序号 发布数据到ringbuffer

5.1. 初始化数据源 从数据查询数据 循环每一条数据转换 分配序号 发布数据到ringbuffer

for (EntrustOrder entrustOrder : entrustOrders) {disruptorTemplate.onData(BeanUtils.entrustOrder2Order(entrustOrder)); // 往ringbuffer 中放 // BeanUtils.entrustOrder2Order 数据转换} // BeanUtils.entrustOrder2Order(entrustOrder) 是数据转换 就是从entrustOrder  筛选出 Order 需要的属性数据

5.2 前端数据源 高频多生产者 每次一条数据

exchange-service 发送消息到match

disruptorTemplate.onData(BeanUtils.entrustOrder2Order(entrustOrder));

6 disruptorTemplate.onData 源码

onData

public void onData(Order input) {ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, input); // 这个就是分配序号 然后发布数据到ringbuffer}

TRANSLATOR

// 先用 EventTranslatorOneArg方法做了个 TRANSLATOR 再调用publishEvent方法
private static final EventTranslatorOneArg<OrderEvent, Order> TRANSLATOR = new EventTranslatorOneArg<OrderEvent, Order>() { // Order 转化成 OrderEventpublic void translateTo(OrderEvent event, long sequence, Order input) {event.setSource(input);} // setSource 是 source的 set方法};

publishEvent

@Overridepublic <A> void publishEvent(EventTranslatorOneArg<E, A> translator, A arg0){final long sequence = sequencer.next(); // 单生成者就是 但生产者中得next算法 1:43:28 // https://www.bilibili.com/video/BV1zM4y1L7Q9/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ff8b7f852278821525f11666b36f180atranslateAndPublish(translator, sequence, arg0);}

 translateAndPublish

private <A> void translateAndPublish(EventTranslatorOneArg<E, A> translator, long sequence, A arg0){try{translator.translateTo(get(sequence), sequence, arg0);}finally{sequencer.publish(sequence);}}

EventTranslatorOneArg 

public interface EventTranslatorOneArg<T, A>
{/*** Translate a data representation into fields set in given event** @param event    into which the data should be translated.* @param sequence that is assigned to event.* @param arg0     The first user specified argument to the translator*/void translateTo(T event, long sequence, A arg0);
}

translateTo 自定义 还是调用?

private static final EventTranslatorOneArg<OrderEvent, Order> TRANSLATOR = new EventTranslatorOneArg<OrderEvent, Order>() { // Order 转化成 OrderEventpublic void translateTo(OrderEvent event, long sequence, Order input) {event.setSource(input);} // setSource 是 source的 set方法};

Sequencer

public interface Sequencer extends Cursored, Sequenced
{
}

Sequenced ->publish

public interface Sequenced
{/*** Publishes a sequence. Call when the event has been filled.** @param sequence the sequence to be published.*/void publish(long sequence); // 操作: publish 序号
}

这篇关于coinex // 撮合引擎 逻辑流程 (两种数据源 初始化源和前端源)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/633379

相关文章

Java实现将HTML文件与字符串转换为图片

《Java实现将HTML文件与字符串转换为图片》在Java开发中,我们经常会遇到将HTML内容转换为图片的需求,本文小编就来和大家详细讲讲如何使用FreeSpire.DocforJava库来实现这一功... 目录前言核心实现:html 转图片完整代码场景 1:转换本地 HTML 文件为图片场景 2:转换 H

C#使用Spire.Doc for .NET实现HTML转Word的高效方案

《C#使用Spire.Docfor.NET实现HTML转Word的高效方案》在Web开发中,HTML内容的生成与处理是高频需求,然而,当用户需要将HTML页面或动态生成的HTML字符串转换为Wor... 目录引言一、html转Word的典型场景与挑战二、用 Spire.Doc 实现 HTML 转 Word1

Vue3绑定props默认值问题

《Vue3绑定props默认值问题》使用Vue3的defineProps配合TypeScript的interface定义props类型,并通过withDefaults设置默认值,使组件能安全访问传入的... 目录前言步骤步骤1:使用 defineProps 定义 Props步骤2:设置默认值总结前言使用T

redis-sentinel基础概念及部署流程

《redis-sentinel基础概念及部署流程》RedisSentinel是Redis的高可用解决方案,通过监控主从节点、自动故障转移、通知机制及配置提供,实现集群故障恢复与服务持续可用,核心组件包... 目录一. 引言二. 核心功能三. 核心组件四. 故障转移流程五. 服务部署六. sentinel部署

SpringBoot集成XXL-JOB实现任务管理全流程

《SpringBoot集成XXL-JOB实现任务管理全流程》XXL-JOB是一款轻量级分布式任务调度平台,功能丰富、界面简洁、易于扩展,本文介绍如何通过SpringBoot项目,使用RestTempl... 目录一、前言二、项目结构简述三、Maven 依赖四、Controller 代码详解五、Service

Python利用PySpark和Kafka实现流处理引擎构建指南

《Python利用PySpark和Kafka实现流处理引擎构建指南》本文将深入解剖基于Python的实时处理黄金组合:Kafka(分布式消息队列)与PySpark(分布式计算引擎)的化学反应,并构建一... 目录引言:数据洪流时代的生存法则第一章 Kafka:数据世界的中央神经系统消息引擎核心设计哲学高吞吐

MySQL 临时表与复制表操作全流程案例

《MySQL临时表与复制表操作全流程案例》本文介绍MySQL临时表与复制表的区别与使用,涵盖生命周期、存储机制、操作限制、创建方法及常见问题,本文结合实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小... 目录一、mysql 临时表(一)核心特性拓展(二)操作全流程案例1. 复杂查询中的临时表应用2. 临时

mybatisplus的逻辑删除过程

《mybatisplus的逻辑删除过程》:本文主要介绍mybatisplus的逻辑删除过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录myBATisplus的逻辑删除1、在配置文件中添加逻辑删除的字段2、在实体类上加上@TableLogic3、业务层正常删除即

MyBatis流式查询两种实现方式

《MyBatis流式查询两种实现方式》本文详解MyBatis流式查询,通过ResultHandler和Cursor实现边读边处理,避免内存溢出,ResultHandler逐条回调,Cursor支持迭代... 目录MyBATis 流式查询详解:ResultHandler 与 Cursor1. 什么是流式查询?

java实现多数据源切换方式

《java实现多数据源切换方式》本文介绍实现多数据源切换的四步方法:导入依赖、配置文件、启动类注解、使用@DS标记mapper和服务层,通过注解实现数据源动态切换,适用于实际开发中的多数据源场景... 目录一、导入依赖二、配置文件三、在启动类上配置四、在需要切换数据源的类上、方法上使用@DS注解结论一、导入