Mind the gap, connecting high performance systems at a leading Crypto Exchange @ Spring I/O 2024
Takeaways
- 😀 高速な取引プラットフォームの設計は、注文管理サービスと注文マッチングエンジンを中心に構築されています。
- 😀 注文フローでは、バランス予約システムが重要で、二重購入を防ぐためにユーザーの残高を適切に管理します。
- 😀 トランザクションの最適化には、低遅延な通信フレームワーク(UDP)を利用した直接的なデータ伝送が用いられています。
- 😀 メモリ内でデータを保持するために、Iron Clusterによる高速なコンセンサスとレプリケーションが実施され、データ損失のリスクを最小限に抑えています。
- 😀 システムの全体的なパフォーマンスを支えるために、バックプレッシャーの概念と独立したエージェントによる非同期処理が使用されています。
- 😀 高速なレスポンスを確保するために、オブジェクトプールとバッチ処理を活用して、ガベージコレクション(GC)を最小化しています。
- 😀 ロギングの代わりにメトリクスを使用して、システムの状況を迅速かつ効率的に監視する方法が採用されています。
- 😀 JWTトークンの署名アルゴリズムには、対称鍵暗号(HMAC)が使用され、非対称鍵暗号(RSA)は排除されました。
- 😀 パフォーマンスベンチマークにはJMHが使用され、対称暗号化による高速な署名性能が実証されています。
- 😀 Aul Prime JVM(オープンJDKの改良版)を使用することで、予測可能なメモリ使用量と安定したCPU負荷を実現しています。
Q & A
注文フローの重要なプロセスは何ですか?
-注文フローの重要なプロセスには、バランス確認、注文管理サービスでの資金の予約、マッチングエンジンとのデータのやり取り、そして最終的に残高の移動が含まれます。これにより、ダブル購入の防止や正確なトランザクションの処理が保証されます。
なぜデータはメモリ内で高速に処理される必要があるのですか?
-システムは極めて高頻度の取引(1秒あたり数千のリクエスト)を処理しているため、取引にかかる時間を最小化する必要があります。メモリ内での高速処理により、ミリ秒単位の遅延を防ぎ、取引のレスポンス時間を短縮できます。
ARフレームワークの役割は何ですか?
-ARフレームワークは、プロデューサーとコンシューマーの間で直接通信を可能にし、アプリケーションがデータを迅速に送受信できるようにします。このフレームワークは、メッセージの再送やパフォーマンス管理を自動的に処理します。
システムで使用される「アイアン・クラスタ」の目的は何ですか?
-アイアン・クラスタは、データのインメモリでの高速な複製を行い、システムの冗長性と耐障害性を向上させます。これにより、複数のノードが同じデータを保持し、ノードがダウンしてもデータ損失を最小限に抑えることができます。
データが失われるリスクを減らすために、どのような対策が講じられていますか?
-データはアイアン・クラスタ内で複製され、複数のノード間で同期されます。万が一の障害時でも、複製されたデータにアクセスできるため、データ損失のリスクを大幅に軽減します。
なぜバッチ処理が重要なのですか?
-バッチ処理は、個々のリクエストをデータベースに送信する代わりに、複数のリクエストをまとめて処理することで、システムのパフォーマンスを最適化します。これにより、データベースへの負荷を減らし、レスポンス時間を短縮できます。
JWTサインの最適化にはどのような方法が使われましたか?
-JWTサインの最適化には、対称暗号(HMAC)が使用され、非対称暗号(RSA)よりも遥かに高速であることが確認されました。また、暗号化アルゴリズムを比較するためにJMHベンチマークを利用し、性能を大幅に向上させました。
JMHベンチマークの目的は何ですか?
-JMHベンチマークは、暗号化アルゴリズムやその他の処理のパフォーマンスを正確に測定するために使用されます。これにより、システムの性能を比較し、最適化するための信頼性のあるデータを提供します。
Aul Primeはどのようにシステムパフォーマンスを改善しますか?
-Aul Primeは、JDKのオープンソース実装であり、低遅延で安定したパフォーマンスを提供します。特に、ガベージコレクションやJITコンパイラの最適化により、システムの応答時間とスループットを大幅に向上させることができます。
Aul Primeを導入する際の主な設定は何ですか?
-Aul Primeを導入するには、通常、最大ヒープサイズを設定し、JVMオプションを適切に調整する必要があります。さらに、アプリケーションのパフォーマンスを最適化するために、ヒープサイズやCPU使用量の管理が行われます。
Outlines

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