如果是用 kafka 作为消息中间件。
股票的报价需要是高度实时，而且要严格的消息顺序（例如我必须先看到 12:01:01 的信息，然后再看到 12:01:02 的信息）。
而 Kafka 只在同一个 partition 内的消息是严格顺序的，所以只有就是一个 topic 一个 partition 才能保证消息顺序。
那用户是属于哪一个 topic 这种关联应该怎么样去绑定呢？
要保证 exactly once,还有幂等性之类，很多细节都不清楚。哪位能赐教一下，谢谢。
17 条回复 • 2022-04-20 10:55:30 +08:00
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xderam 2022 年 4 月 18 日
你说的是股票行情还是下单撮合交易？”报价“这个词没太理解。
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gabon 2022 年 4 月 18 日 via iPhone
可以找个项目读一下，最近想读一下 qmq ，你说的这几个特性基本上支持
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haozibi 2022 年 4 月 18 日
kafka 的 Partition 保证有序，每个 Message 通过 Message.Key 字段做 Hash 决定 Message 发送给某个 Partition （默认分区器）
所以你可以只用一个 topic ，然后 user_id 做 key ，这样就能保证同一个 user_id 的消息都只存在同一个 Partition ，即可保证 user_id 消息有序 |
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golangLover OP @xderam 行情，派送给 app ，像富途牛牛
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golangLover OP @gabon 找了一些，但觉得不是很完整。您有推荐的吗？
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neoblackcap 2022 年 4 月 19 日
你这个报价有没有时效性的啊？据我了解，股票报价都是按时效算钱的。不同延迟的报价收费可不一样。
这行里面的很多公司的解决方案都是自研的，因为一般开源解决方案满足不了他们对时效性的追求。 |
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levelworm 2022 年 4 月 19 日 via Android
@neoblackcap 话说什么样的水平才能做这种系统
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gabon 2022 年 4 月 19 日 via iPhone
@golangLover 就是 qmq ，qunar 开源的
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neoblackcap 2022 年 4 月 19 日  1
@levelworm 什么样的水平不好说，反正有很多用 C++的。如果是 Java 的，可以去看看 LMAX 写的 Disruptor 框架。那可是正经八百的金融公司写的，用于解决报价问题的框架
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levelworm 2022 年 4 月 19 日 via Android
@neoblackcap 多谢推荐
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milkpuff 2022 年 4 月 19 日
这种对顺序不敏感吧，大部分数据是顺序的，少部分顺序乱了，靠客户端把旧消息过滤丢掉就好了。
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mrsatangel 2022 年 4 月 19 日
关键字：tibco rv, solace
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golangLover OP @haozibi 这个我也有了解。但实际上一个 app 上面的用户千万个，按照这说法实际操作其实是单一一个 kafka instance, 而他只有负责某类股票(例如美股) 的 topic 只有一个，而且这 topic 只有一个 partition? 那对应这个 topic 的 consumer 也只有一个。读完以后，就缓存到 redis 。那这个 redis 的 value 不停更新，大家就多线程读这个 redis 的 value 。是这样吗？
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golangLover OP |
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golangLover OP @milkpuff 问题是肯定有延迟啊，你怎么知道现在这个收到的信息其实是旧的信息呢？
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milkpuff 2022 年 4 月 20 日
@golangLover 交易所产生的行情都是带时间戳的。每一帧行情数据推过来和上一帧比较一下。通常股票 3 秒一个数据，很小概率有乱序的丢弃。
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Dav1s 2022 年 4 月 20 日
虽然我也不太懂 但是觉得可以找个极速柜台的接口文档看看
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