第一模块：
课程名称：SpringCloud+Vertx+Disruptor 撮合交易系统实战
章节名称：1-1 ~ 1-6
讲师姓名：Gudy
第二模块：
内容概述：
1-1 ~ 1-6小节主要介绍了撮合交易系统的相关概念、金融行业的系统组成，以及常见的架构。
第三模块：
学习心得：
第1章：
1-3 证券金融行业
我国的金融市场：分为两个——货币市场、资本市场
货币市场：资金、债券流动的市场
以个人存款为例，描述资金流转过程：
资本市场：股票、基金等证券流动的市场
以京沪高铁股票为例，描述资金流转过程：
证券行业行情：买到新股的概率特别低，一般申购的1万个人里，有3到4个人可以买到新股
在上面这个资金流转中，证券公司一般拿的是3%，即：成功帮“京沪高铁”上市后，会拿“京沪高铁”市值的3%作为帮助上市的酬劳，这个业务属于证券公司的“承销业务”
当公司上市之后，这个公司的股票就可以自由流通了
证券行业要干的事：
*发行中介【投行】：帮企业上市
*委托中介【经纪】：帮投资人买股票
注意：我国的交易所，实行“会员制”，即：只有会员才可以接入到交易所的系统，进行交易，个人是接入不了的，所以个人必须通过“证券公司”才可以加入到金融产品的买卖中去
金融it的待遇：
bonus：浮动 最低都有5-6个月的base
base：固定
1-4 行业全景图
分3层：
细节图：
负载：就是流量压力，流量压力来了，负载就要自动的上去，流量压力小了，负载就要自动的下去
最核心的系统是"交易"，吃透交易这一个系统，那待遇自然是十分高的
1-5 深入了解接入层-中台服务-交易系统-1
接入层：不负责具体的业务，他要做的就是维持和终端（手机
电脑等）的联系，并高效传递数据，最重要的参数就是：高并发、低延迟
注意："日志"这一块是一个隐藏的金矿，由于种种原因，日志中的数据都没有得到很好的利用；一般日志最终是要落到"大数据"平台中
接入层具体实现方案：
最早的实现方式是：BIO 即：用一个线程服务一个连接，实现：要用一堆tomcat
现在已经全面的用NIO的方式取代了BIO
简单的计算一下BIO方式对内存的消耗：
一个线程吃1M内存，而一个不大不小的机构就有100万客户，当这些客户全部链接上系统，那就要100万M内存，实际中根本承受不了
另外一个大问题就是：线程切换的开销；目前的cpu无法做到上百万个线程的自由的切换，实际中一万个线程的切换基本上就把cpu吃完了！！！
NIO原理：
三层部署结构，目的：隔离，保证安全性
小结接入层的要求：
*安全性：
*高并发：所有请求全部使用异步，在超高访问压力下，同步请求一定会出问题
*流量控制：当请求很多时，要判断请求的优先级，可以将优先级低的请求先丢掉，优先处理重要的请求
1-6 深入了解接入层-中台服务-交易系统-2
中台的升级换代比接入层要频繁许多，因为这一层和业务深度耦合，业务规则一变，则中台也就要变，所以中台的开发要求是快速响应需求变化，快速迭代
高可用，快迭代，就是微服务的特点，所以微服务天然的符合金融IT的开发需求
所以，绝大部分金融机构的中台就是用微服务搭建的
微服务就是将一个个服务进行解耦，变成一个个原子服务，然后通过原子服务的组合来向外提供一个完整的服务
业务拆分可以防范风险、提高开发效率
在微服务的体系之下，每个组件提供的原子服务就不是ip端口去唯一标识了，而是用服务名称来表示，用名称的好处：屏蔽掉底层硬件的变化，不至于说换一台机器就要去改项目配置，那然风险太大；而要实现用名称去唯一标识一个服务，就需要一整套的"机制"去支持，现在用的比较广泛的就是：zookeeper和springCloud的这两套。
1、2、3代表原子服务
服务启动时先在"配置中心"拉去相关的配置，然后在"注册中心"注册自己，这样上层的服务（也就是业务服务）就可以通过"注册中心"找到原子服务，这里的注册中心使用的一般是"zookeeper"【读作：主ke破】或者"eureka"【读作：you re 卡】，完成这些之后，就会启动网关，网关也会从注册中心中获取一些原子服务的信息和状态，网关一般使用的是"zuul"【读作：做】，zuul可以定制原子服务的组合，最后有一个oauth【读作：噢思】，作用：对前端的请求做一个身份校验；
上图就是各大机构中台服务的落地方案，这个落定方案可以称之为springcloud系解决方案，而除了springcloud系之外还有谷歌的"kubernates"，但是，springCloud在国内起步比较早，现在各个机构用springcloud的技术比较多
中台的部署方案：
数据库方面：两地机房，三DB，保证数据的一致性
异步复制：异步复制的备DB一定是稍稍落后主DB的，落后时间差一般控制在几百毫秒之内，而且主机房和备机房之间，一般是拉着光纤，数据传输非常快
半同步：主DB必须在收到备DB的确认之后才会继续往备DB存数据
两地机房，三DB的方式可以满足绝大多数场景的高可用、数据一致性的要求，也是生产中绝大多数机构使用的部署方式
行业背景：
目前为止，我国个人投资者可以接触到的合法合规的证券期货交易所，一共有下面几家：
其中
证券交易所2家：90年成立的上交所、深交所
商品期货交易所3家：90年成立的郑州交易所、上海期货交易所、93年成立的大连商品交易所
而，中国金融交易所，是由上交所、深交所、 郑州交易所、上海期货交易所、大连商品交易所，共同发起的
除了这几家，其他的所有交易所都是非法的，而网上的什么原油期货交易平台都是野鸡平台
所以：看的出来，交易系统是所有交易所和相关代理机构的一级核心系统，是基础设施里的重中之重!!!一旦吃透交易系统的构建，那对金融行业的it技术认知，将会有一个质的飞跃
交易系统的架构：
早期撮合方式：
撮合都是在数据库中进行的，当交易方下单之后，所有的代码都是用”存储过程“来写的，当一方下单之后，存储过程会先找交易方的资金、持仓信息，然后，在查找能匹配的订单，之后生成一些成交数据，直接落库；
缺点：撮合的速度实在太慢了，一秒钟处理200比单子，这种速度已经远远无法适应，市场的节奏了。
现在的撮合方式：内存撮合
性能可以满足市场要求，同时采购机器的成本更低，代码升级维护也更加可控
未来撮合方式：spga硬件撮合
spga硬件撮合还在发展，尚未成熟，spga是一种专门的撮合硬件
国内外机构通用的交易系统架构图：
终端：终端是多种多样的；app、pc软件、web；终端连接券商柜台
柜台：报盘机
前置：前置网关
排队机：用到key-value数据库
交易撮合系统的两个特点：
*高可用：排队机
*点延迟
交易系统部署方式：
虚线右侧：内网，在内网部署交易系统
散户和机构在交易通道上的区别：
散户：先走券商机房，在连接到上证/深证机房，最后进撮合交易系统
机构：vip通道，直连上证/深证机房，进撮合交易系统
所以：散户的速度永远比机构慢，一些游资就特别喜欢vip直连上证/深证机房，进撮合交易系统
这就是”通道优势“
最终的撮合交易系统的系统拓扑图：
把发送报文剥离出来，用一个单独的线程来做
金融系统最看重的就是：稳定和业务逻辑的正确性，这两个是压倒一切的！！！
数据库中的数据其有一些字段允许为空，但是如果某个字段本不应该为空，最后因为”异常“导致为空（这个异常可能是各个意想不到的情况！！！），而恰巧业务逻辑中又依赖这个字段的值，那么就会报错，如果这个时候对这个字段做了”非空判断“就可以规避这个问题！！！
编码的非空判断和应急处置方案一定要非常注意
在编码时要多考虑边界的情况！！！
风控过不了，那很多的申报就发不出去
第四模块：
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