以C++为核心语言的高频交易系统是如何做到低延迟的？
高频交易（HFT）系统之所以能够实现极低的延迟，是由于其在软件架构、硬件选择、网络通信、操作系统优化以及算法设计等各个层面进行了极致的优化和调整。这绝不是简单地写几行代码就能实现的，而是一个涉及多学科知识的复杂系统工程。
下面我将以C++为核心语言，详细阐述高频交易系统实现低延迟的关键技术和策略：
一、 软件层面：C++的极致运用与内存管理
C++之所以成为HFT系统的核心语言，在于其提供的底层控制能力和性能潜力。
1. 极致的内存管理与避免动态分配
栈分配优先 (Stack Allocation): HFT系统会尽可能地使用栈上的内存分配。栈分配是自动且快速的，不需要在堆上进行复杂的查找和管理。
避免 `new`/`delete` 和 `malloc`/`free`: 在性能敏感的代码路径中，会严格避免使用C++的 `new` 和 `delete`，以及C语言的 `malloc` 和 `free`。这些操作涉及到堆管理器，存在不可预测的延迟和碎片化问题。
内存池 (Memory Pools) / 对象池 (Object Pools): 对于需要频繁创建和销毁的特定类型对象（例如，订单、交易记录、网络消息缓冲区），会预先分配一个大的内存块，并构建一个内存池。当需要对象时，直接从池中获取；当对象不再使用时，将其归还到池中，而不是释放到堆上。这大大减少了内存分配和释放的开销，并消除了碎片化。
预分配缓冲区 (Preallocated Buffers): 对于网络通信、数据解析等操作，会预先分配大块的内存缓冲区，并将其划分为小块使用。避免了在数据到来时动态分配内存的延迟。
Placement New: 对于在已经分配好的内存块上构造对象，可以使用 `placement new`，这允许在指定的内存地址上调用对象的构造函数，而无需进行新的内存分配。
内存对齐 (Memory Alignment): 确保数据结构在内存中的对齐，可以提高CPU缓存的命中率，减少因非对齐访问导致的时钟周期消耗。使用 `alignas` 或编译器特定的指令进行对齐。
2. 避免锁与同步开销
无锁数据结构 (LockFree Data Structures): 在多线程环境下，传统的锁机制（如 `std::mutex`）会引入上下文切换和排队等待的延迟。HFT系统会大量使用无锁数据结构，例如无锁队列（lockfree queue）、无锁栈（lockfree stack）等，这些数据结构通常利用原子操作（如 `std::atomic`、CAS CompareAndSwap）来实现线程安全，避免了锁的争用和阻塞。
线程局部存储 (ThreadLocal Storage TLS): 使用 `thread_local` 关键字为每个线程分配私有的数据副本，避免了多个线程之间对同一数据的访问和同步。例如，每个交易线程可能有自己的订单簿副本或交易状态。
消息队列与生产者消费者模式: 将任务解耦，生产者线程将任务放入一个高效（可能是无锁）的队列中，消费者线程从中获取并执行。这允许生产者和消费者以不同的速率运行，并减少直接的线程间同步。
一次性数据结构 (SinglePass Data Structures): 设计数据结构时，力求一次性处理数据，避免多次遍历和修改。
3. 编译时优化与代码生成
编译器优化级别 (Compiler Optimization Flags): 使用 `O3` 或更高级别的优化选项，以及针对特定架构的优化（如 `march=native`）。
内联 (Inlining): 编译器会将小型函数体直接插入到调用点，消除函数调用的开销。HFT系统会积极地使用 `inline` 关键字或让编译器自动内联。
模板元编程 (Template Metaprogramming): 在编译时执行计算，将结果直接嵌入到代码中，避免运行时计算的开销。例如，用于生成快速查找表或进行数学计算。
`constexpr`: 用于在编译时计算表达式的值，将结果嵌入到代码中。
手动循环展开 (Manual Loop Unrolling): 减少循环控制的开销，提高指令流水线的使用效率。
SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令: 利用CPU的SIMD指令集（如SSE, AVX）并行处理多个数据元素，例如，可以使用 intrinsics 函数直接调用SIMD指令来加速向量运算、数据比较等。
避免虚函数 (Avoid Virtual Functions) 和运行时类型信息 (RTTI): 虚函数调用涉及到虚函数表查找，会引入额外的间接跳转和查找延迟。RTTI也一样。在性能关键路径，会倾向于使用静态分派或模板来实现多态。如果需要多态，也会考虑使用更轻量级的方案，如CRTP (Curiously Recurring Template Pattern)。
4. CPU缓存优化
数据局部性 (Data Locality): 将频繁访问的数据尽可能地放在一起，以提高CPU缓存的命中率。这与内存池和避免动态分配的策略是相辅相成的。
缓存行对齐 (Cache Line Alignment): 确保数据结构的大小是CPU缓存行大小的整数倍，避免伪共享 (False Sharing)，即两个不同线程访问同一缓存行但操作不同数据，导致缓存行的无效化。
访问模式优化: 尽量以顺序访问内存，避免跳跃式访问。例如，遍历数据结构时，按照内存地址的顺序进行。
CPU亲和性 (CPU Affinity): 将进程或线程绑定到特定的CPU核心上运行，避免线程在不同核心间频繁迁移，保持CPU缓存的有效性。可以使用 `sched_setaffinity` 等系统调用实现。
5. 事件驱动架构与协程
事件驱动: HFT系统通常采用事件驱动模型，而不是传统的线程池轮询。当有数据到来（如市场数据、订单确认）时，才触发相应的事件处理逻辑。
协程/纤程 (Coroutines/Fibers): 在某些情况下，可以使用协程来管理并发任务，协程的切换比线程切换开销更小，因为它不需要切换CPU上下文。一些高性能网络库或框架会使用协程来简化异步编程模型。
二、 网络层面：极致的网络通信优化
金融市场数据传输和指令发送的延迟是HFT性能的关键瓶颈。
1. 网络协议栈优化
用户态网络栈 (Userspace Networking Stack) / DPDK (Data Plane Development Kit): 这是最极致的优化手段之一。绕过Linux内核的网络协议栈，直接在用户空间通过DPDK等技术与网卡进行交互。这避免了内核态和用户态之间的上下文切换，以及内核协议栈的开销，可以将网络延迟降低到微秒甚至纳秒级别。
低延迟网络库: 使用专门为低延迟设计的网络库，如ZeroMQ (以特定模式配置), Aeron, or custombuilt libraries，这些库通常会最小化数据拷贝、优化序列化/反序列化过程。
UDP协议 (UDP Protocol): 在某些场景下，会使用UDP协议来代替TCP。UDP没有连接建立和确认过程，也避免了TCP的拥塞控制和流量控制带来的延迟。但这需要用户态手动处理数据丢失和乱序的容错机制。
精简协议: 使用自定义的二进制协议，避免了HTTP、JSON等文本协议的解析开销，并只包含必要的信息。
2. 网卡优化与硬件支持
网卡时间戳 (Hardware Timestamping): 利用网卡自带的时间戳功能，精确地记录数据包到达网卡的时间，避免软件引入的时间偏差。
网卡中断 (NIC Interrupts) 优化: 减少网卡中断的频率，或者使用性能更好的中断处理机制（如 `poll` 模式驱动），避免中断处理带来的上下文切换。
网卡RSS (Receive Side Scaling) 和 RPS (Receive Packet Steering): 合理配置网卡，将入站数据包分发到不同的CPU核心，避免单核瓶颈。
线速处理 (Linerate Processing): 确保系统能够以网卡的全速（如10Gbps, 40Gbps, 100Gbps）处理数据包，不丢包。
3. 网络拓扑与物理连接
主机托管 (Colocation): 将交易服务器部署在交易所的数据中心内，或者非常靠近交易所的服务器机房。这是降低网络延迟最直接也是最有效的方法。物理距离越短，信号传输延迟越低。
最短物理路径: 优化服务器到交换机、交换机之间的物理布线，使用高质量、低损耗的光纤和连接器。
专线 (Dedicated Lines): 使用运营商提供的专线服务，以获得更稳定、低延迟的网络连接。
网络设备优化: 使用低延迟的交换机和路由器，并进行适当的配置（例如，禁用不必要的特性，优化转发路径）。
三、 操作系统层面：极致的系统调优
实时操作系统 (RTOS) 或实时Linux内核 (Realtime Linux Kernel): 标准的Linux内核并非为硬实时应用设计的。HFT系统会使用经过优化的实时内核（如PREEMPT_RT补丁），以确保任务调度的确定性和低延迟。
禁用不必要的服务和后台进程: 操作系统上运行的所有服务和进程都会消耗CPU和内存资源，并可能引入不可预测的延迟。会禁用一切不必要的服务，例如DNS解析、日志记录（除非非常关键且经过优化）。
内核参数调优: 调整内核参数以优化网络性能和进程调度，例如：
`sysctl` 参数调优，如网络缓冲区大小、TCP参数等（尽管很多HFT会绕过TCP）。
`sched_priority` 调整：为关键进程设置更高的调度优先级。
内存锁定 (Memory Locking): 使用 `mlockall()` 或 `mlock()` 将关键进程的内存锁定在物理内存中，防止其被操作系统换出到磁盘（swap），从而避免因页面错误引起的巨大延迟。
关闭电源管理 (Power Management): 禁用CPU的频率调节和节能模式，确保CPU始终运行在最高频率，避免因频率变化带来的延迟。
I/O调度器优化: 选择适合HFT场景的I/O调度器，或者直接绕过标准I/O路径（例如，使用RDMA）。
四、 硬件层面：高性能与专用的硬件
高性能CPU: 使用具有高主频、大缓存、支持最新指令集（如AVX512）的服务器级CPU。
高速内存: 使用低延迟的DDR4/DDR5内存，并优化内存配置以获得最佳性能。
NVMe SSD: 对于需要快速存储的场景，使用低延迟的NVMe SSD。
FPGA (FieldProgrammable Gate Array): 在一些极度追求低延迟的场景，会将部分核心功能（如数据过滤、预处理、甚至部分交易逻辑）卸载到FPGA上。FPGA可以在硬件层面并行执行，实现比软件更低的延迟。
智能网卡 (SmartNIC): 具有一定计算能力的网卡，可以分担一部分网络处理任务。
专用的网络交换机: 使用专为低延迟设计的网络交换机，甚至为HFT定制的交换机。
五、 算法与数据结构设计
订单簿（Order Book）的实现: 如何高效地存储、查询和更新订单簿是关键。通常会使用特殊的、优化的数据结构，例如：
有序映射（Ordered Maps）: 使用平衡二叉树（如RedBlack Tree）或跳表（Skip List）来实现按价格排序的订单簿，以便快速查找最优买卖价。
链接列表（Linked Lists）: 在相同价格水平上，可以使用链表来管理订单，方便快速插入和删除。
内存池化的订单对象: 订单对象使用内存池预先分配，创建和销毁开销极小。
事件排序: 确保接收到的市场事件（如行情更新、订单成交）按照时间顺序进行正确处理，避免因乱序处理而产生的错误信号。
快速信号生成: 设计高效的交易信号生成算法，尽量减少计算量，并能在数据到达后立即产生信号。
回测与模拟: 严格的回测和模拟环境是验证和优化算法的关键，确保算法在实际交易中能达到预期性能。
总结
实现低延迟的高频交易系统是一个系统工程，C++作为核心语言，提供了必要的底层控制能力。其低延迟的实现是以下几个方面协同优化的结果：
极致的内存管理: 避免堆分配，使用内存池和栈分配。
无锁并发: 避免锁，使用原子操作和无锁数据结构。
编译时优化: 最大化编译器能力，内联，模板元编程。
CPU缓存优化: 关注数据局部性，缓存行对齐。
绕过内核网络栈: 使用DPDK等技术实现用户态网络。
物理接近性: 服务器托管在交易所数据中心。
操作系统实时性: 使用实时内核，锁定内存。
专用硬件: 利用FPGA、智能网卡等提升性能。
高效算法与数据结构: 精心设计的订单簿和信号生成机制。
每一个环节的微小改进都可能对整体延迟产生显著影响，因此HFT系统的开发是一个不断迭代、持续优化的过程，其核心目标始终是“快”，以毫秒、微秒甚至纳秒级的速度优势在市场中捕捉交易机会。
下面我将以C++为核心语言，详细阐述高频交易系统实现低延迟的关键技术和策略：
一、 软件层面：C++的极致运用与内存管理
C++之所以成为HFT系统的核心语言，在于其提供的底层控制能力和性能潜力。
1. 极致的内存管理与避免动态分配
栈分配优先 (Stack Allocation): HFT系统会尽可能地使用栈上的内存分配。栈分配是自动且快速的，不需要在堆上进行复杂的查找和管理。
避免 `new`/`delete` 和 `malloc`/`free`: 在性能敏感的代码路径中，会严格避免使用C++的 `new` 和 `delete`，以及C语言的 `malloc` 和 `free`。这些操作涉及到堆管理器，存在不可预测的延迟和碎片化问题。
内存池 (Memory Pools) / 对象池 (Object Pools): 对于需要频繁创建和销毁的特定类型对象（例如，订单、交易记录、网络消息缓冲区），会预先分配一个大的内存块，并构建一个内存池。当需要对象时，直接从池中获取；当对象不再使用时，将其归还到池中，而不是释放到堆上。这大大减少了内存分配和释放的开销，并消除了碎片化。
预分配缓冲区 (Preallocated Buffers): 对于网络通信、数据解析等操作，会预先分配大块的内存缓冲区，并将其划分为小块使用。避免了在数据到来时动态分配内存的延迟。
Placement New: 对于在已经分配好的内存块上构造对象，可以使用 `placement new`，这允许在指定的内存地址上调用对象的构造函数，而无需进行新的内存分配。
内存对齐 (Memory Alignment): 确保数据结构在内存中的对齐，可以提高CPU缓存的命中率，减少因非对齐访问导致的时钟周期消耗。使用 `alignas` 或编译器特定的指令进行对齐。
2. 避免锁与同步开销
无锁数据结构 (LockFree Data Structures): 在多线程环境下，传统的锁机制（如 `std::mutex`）会引入上下文切换和排队等待的延迟。HFT系统会大量使用无锁数据结构，例如无锁队列（lockfree queue）、无锁栈（lockfree stack）等，这些数据结构通常利用原子操作（如 `std::atomic`、CAS CompareAndSwap）来实现线程安全，避免了锁的争用和阻塞。
线程局部存储 (ThreadLocal Storage TLS): 使用 `thread_local` 关键字为每个线程分配私有的数据副本，避免了多个线程之间对同一数据的访问和同步。例如，每个交易线程可能有自己的订单簿副本或交易状态。
消息队列与生产者消费者模式: 将任务解耦，生产者线程将任务放入一个高效（可能是无锁）的队列中，消费者线程从中获取并执行。这允许生产者和消费者以不同的速率运行，并减少直接的线程间同步。
一次性数据结构 (SinglePass Data Structures): 设计数据结构时，力求一次性处理数据，避免多次遍历和修改。
3. 编译时优化与代码生成
编译器优化级别 (Compiler Optimization Flags): 使用 `O3` 或更高级别的优化选项，以及针对特定架构的优化（如 `march=native`）。
内联 (Inlining): 编译器会将小型函数体直接插入到调用点，消除函数调用的开销。HFT系统会积极地使用 `inline` 关键字或让编译器自动内联。
模板元编程 (Template Metaprogramming): 在编译时执行计算，将结果直接嵌入到代码中，避免运行时计算的开销。例如，用于生成快速查找表或进行数学计算。
`constexpr`: 用于在编译时计算表达式的值，将结果嵌入到代码中。
手动循环展开 (Manual Loop Unrolling): 减少循环控制的开销，提高指令流水线的使用效率。
SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令: 利用CPU的SIMD指令集（如SSE, AVX）并行处理多个数据元素，例如，可以使用 intrinsics 函数直接调用SIMD指令来加速向量运算、数据比较等。
避免虚函数 (Avoid Virtual Functions) 和运行时类型信息 (RTTI): 虚函数调用涉及到虚函数表查找，会引入额外的间接跳转和查找延迟。RTTI也一样。在性能关键路径，会倾向于使用静态分派或模板来实现多态。如果需要多态，也会考虑使用更轻量级的方案，如CRTP (Curiously Recurring Template Pattern)。
4. CPU缓存优化
数据局部性 (Data Locality): 将频繁访问的数据尽可能地放在一起，以提高CPU缓存的命中率。这与内存池和避免动态分配的策略是相辅相成的。
缓存行对齐 (Cache Line Alignment): 确保数据结构的大小是CPU缓存行大小的整数倍，避免伪共享 (False Sharing)，即两个不同线程访问同一缓存行但操作不同数据，导致缓存行的无效化。
访问模式优化: 尽量以顺序访问内存，避免跳跃式访问。例如，遍历数据结构时，按照内存地址的顺序进行。
CPU亲和性 (CPU Affinity): 将进程或线程绑定到特定的CPU核心上运行，避免线程在不同核心间频繁迁移，保持CPU缓存的有效性。可以使用 `sched_setaffinity` 等系统调用实现。
5. 事件驱动架构与协程
事件驱动: HFT系统通常采用事件驱动模型，而不是传统的线程池轮询。当有数据到来（如市场数据、订单确认）时，才触发相应的事件处理逻辑。
协程/纤程 (Coroutines/Fibers): 在某些情况下，可以使用协程来管理并发任务，协程的切换比线程切换开销更小，因为它不需要切换CPU上下文。一些高性能网络库或框架会使用协程来简化异步编程模型。
二、 网络层面：极致的网络通信优化
金融市场数据传输和指令发送的延迟是HFT性能的关键瓶颈。
1. 网络协议栈优化
用户态网络栈 (Userspace Networking Stack) / DPDK (Data Plane Development Kit): 这是最极致的优化手段之一。绕过Linux内核的网络协议栈，直接在用户空间通过DPDK等技术与网卡进行交互。这避免了内核态和用户态之间的上下文切换，以及内核协议栈的开销，可以将网络延迟降低到微秒甚至纳秒级别。
低延迟网络库: 使用专门为低延迟设计的网络库，如ZeroMQ (以特定模式配置), Aeron, or custombuilt libraries，这些库通常会最小化数据拷贝、优化序列化/反序列化过程。
UDP协议 (UDP Protocol): 在某些场景下，会使用UDP协议来代替TCP。UDP没有连接建立和确认过程，也避免了TCP的拥塞控制和流量控制带来的延迟。但这需要用户态手动处理数据丢失和乱序的容错机制。
精简协议: 使用自定义的二进制协议，避免了HTTP、JSON等文本协议的解析开销，并只包含必要的信息。
2. 网卡优化与硬件支持
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网卡中断 (NIC Interrupts) 优化: 减少网卡中断的频率，或者使用性能更好的中断处理机制（如 `poll` 模式驱动），避免中断处理带来的上下文切换。
网卡RSS (Receive Side Scaling) 和 RPS (Receive Packet Steering): 合理配置网卡，将入站数据包分发到不同的CPU核心，避免单核瓶颈。
线速处理 (Linerate Processing): 确保系统能够以网卡的全速（如10Gbps, 40Gbps, 100Gbps）处理数据包，不丢包。
3. 网络拓扑与物理连接
主机托管 (Colocation): 将交易服务器部署在交易所的数据中心内，或者非常靠近交易所的服务器机房。这是降低网络延迟最直接也是最有效的方法。物理距离越短，信号传输延迟越低。
最短物理路径: 优化服务器到交换机、交换机之间的物理布线，使用高质量、低损耗的光纤和连接器。
专线 (Dedicated Lines): 使用运营商提供的专线服务，以获得更稳定、低延迟的网络连接。
网络设备优化: 使用低延迟的交换机和路由器，并进行适当的配置（例如，禁用不必要的特性，优化转发路径）。
三、 操作系统层面：极致的系统调优
实时操作系统 (RTOS) 或实时Linux内核 (Realtime Linux Kernel): 标准的Linux内核并非为硬实时应用设计的。HFT系统会使用经过优化的实时内核（如PREEMPT_RT补丁），以确保任务调度的确定性和低延迟。
禁用不必要的服务和后台进程: 操作系统上运行的所有服务和进程都会消耗CPU和内存资源，并可能引入不可预测的延迟。会禁用一切不必要的服务，例如DNS解析、日志记录（除非非常关键且经过优化）。
内核参数调优: 调整内核参数以优化网络性能和进程调度，例如：
`sysctl` 参数调优，如网络缓冲区大小、TCP参数等（尽管很多HFT会绕过TCP）。
`sched_priority` 调整：为关键进程设置更高的调度优先级。
内存锁定 (Memory Locking): 使用 `mlockall()` 或 `mlock()` 将关键进程的内存锁定在物理内存中，防止其被操作系统换出到磁盘（swap），从而避免因页面错误引起的巨大延迟。
关闭电源管理 (Power Management): 禁用CPU的频率调节和节能模式，确保CPU始终运行在最高频率，避免因频率变化带来的延迟。
I/O调度器优化: 选择适合HFT场景的I/O调度器，或者直接绕过标准I/O路径（例如，使用RDMA）。
四、 硬件层面：高性能与专用的硬件
高性能CPU: 使用具有高主频、大缓存、支持最新指令集（如AVX512）的服务器级CPU。
高速内存: 使用低延迟的DDR4/DDR5内存，并优化内存配置以获得最佳性能。
NVMe SSD: 对于需要快速存储的场景，使用低延迟的NVMe SSD。
FPGA (FieldProgrammable Gate Array): 在一些极度追求低延迟的场景，会将部分核心功能（如数据过滤、预处理、甚至部分交易逻辑）卸载到FPGA上。FPGA可以在硬件层面并行执行，实现比软件更低的延迟。
智能网卡 (SmartNIC): 具有一定计算能力的网卡，可以分担一部分网络处理任务。
专用的网络交换机: 使用专为低延迟设计的网络交换机，甚至为HFT定制的交换机。
五、 算法与数据结构设计
订单簿（Order Book）的实现: 如何高效地存储、查询和更新订单簿是关键。通常会使用特殊的、优化的数据结构，例如：
有序映射（Ordered Maps）: 使用平衡二叉树（如RedBlack Tree）或跳表（Skip List）来实现按价格排序的订单簿，以便快速查找最优买卖价。
链接列表（Linked Lists）: 在相同价格水平上，可以使用链表来管理订单，方便快速插入和删除。
内存池化的订单对象: 订单对象使用内存池预先分配，创建和销毁开销极小。
事件排序: 确保接收到的市场事件（如行情更新、订单成交）按照时间顺序进行正确处理，避免因乱序处理而产生的错误信号。
快速信号生成: 设计高效的交易信号生成算法，尽量减少计算量，并能在数据到达后立即产生信号。
回测与模拟: 严格的回测和模拟环境是验证和优化算法的关键，确保算法在实际交易中能达到预期性能。
总结
实现低延迟的高频交易系统是一个系统工程，C++作为核心语言，提供了必要的底层控制能力。其低延迟的实现是以下几个方面协同优化的结果：
极致的内存管理: 避免堆分配，使用内存池和栈分配。
无锁并发: 避免锁，使用原子操作和无锁数据结构。
编译时优化: 最大化编译器能力，内联，模板元编程。
CPU缓存优化: 关注数据局部性，缓存行对齐。
绕过内核网络栈: 使用DPDK等技术实现用户态网络。
物理接近性: 服务器托管在交易所数据中心。
操作系统实时性: 使用实时内核，锁定内存。
专用硬件: 利用FPGA、智能网卡等提升性能。
高效算法与数据结构: 精心设计的订单簿和信号生成机制。
每一个环节的微小改进都可能对整体延迟产生显著影响，因此HFT系统的开发是一个不断迭代、持续优化的过程，其核心目标始终是“快”，以毫秒、微秒甚至纳秒级的速度优势在市场中捕捉交易机会。
网友意见
面试的时候问到了这个问题，本人是做基于C++的电信后台业务的，常用的性能优化手段也略知一二，但是这个问题就苦于无从入手了
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