A股市场重启,交易频率与交易量持续上升,多个券商App被“挤爆”,出现卡顿、延迟、无法操作等情况。
股市行情的波动往往会引发投资者的集中交易行为,带来瞬间的交易峰值压力;且证券交易对时间高度敏感,单笔订单委托响应速度达毫秒级,高并发流量和高速数据读写,对存储系统提出了更高要求。
流量高出平常数十倍,券商交易峰值的生死大考
对于证券市场,有股民调侃,“炒股玩的就是心跳,挣钱不重要,重要的是开心。”
虽然是调侃,但也反应了一个事实,市场行情变幻莫测,大起大落,券商IT交易系统承压巨大。例如,在某只热门股票发布重大业绩利好消息时,大量投资者可能会在数秒内同时涌入,在平台进行海量买卖操作,券商 IT 系统需要处理的交易请求量可能会是平时的数倍甚至数十倍。
证券交易的特殊性还体现在对时延的高度敏感,在某些场景甚至需要精确到毫秒级。如高频交易依赖于极快的数据处理和决策速度,通过算法,交易者几乎可以实时(毫秒级)识别出微小的股票价格变化,从而快速执行大量订单交易来获利。现在火爆的量子计算,理论上可以在微秒内完成复杂的计算任务。
此外,证券交易直接关系到巨额资金交换,对系统的稳定性要求极高。在高并发环境下,系统更容易出现各种故障,如服务器过载、网络拥堵等,可能导致交易中断,给投资者带来直接的经济损失。
不管是高达平常数十倍的交易量,还是短至毫秒级的交易速度,以及高并发场景下必须保持高度的稳定性,对应券商IT系统而言,都是一场生死大考。
券商IT交易系统,该重视存力建设了
券商高并发场景,比较类似的是电商购物节,同样是海量高并发流量,同样是极高速的数据读取,同样是遍及全各地的访问请问和复杂的处理链路。例如,节后第一个交易日,上证指数开盘即冲涨停,仅过去20分钟,两市成交额突破一万亿,再创历史最快万亿纪录,上一次,“以分钟纪录成交额”,还是在11.11。
甚至有人喊出,证券领域的“11.11”已经来了。
过往大家往往重视算力建设,购买最新、最强算力的CPU,但对存储的重视不足。以一个中等规模的券商为例,在高并发时段,每秒可能需要处理数万笔交易订单,同时要实时更新行情数据,为投资者提供准确的市场信息。这对存储系统和数据处理能力提出了极高的要求,传统的存储架构在面对如此庞大的数据处理量时,往往会出现数据延迟、不一致等问题,影响交易的准确性和及时性。
应对这样的高并发场景,脱胎于有着海量并发流量处理经验、高速数据读写和复杂交易链路的电商平台的云厂商,显然更有经验。例如,京东云自研的新一代分布式存储云海,从2012年开始启动研发以来,根植于京东集团内部万亿级营收业务体量下的实践,历经多年京东618、11.11、春晚等大规模流量场景演练,在应对高并发场景积累了丰富的经验。
针对高并发场景,云海通过采用全追加写模型,基于文件聚合、全局缓存、RDMA技术等,做到了4K随机写IOPS达到1000万时,平均延迟仍在百微秒时延内,IO性能接近本地高速盘,助力券商轻松应对高并发场景的存力挑战。
分布式架构,一键快速扩容存储应对交易峰值
某大型券商,面对日益增长的交易业务和频繁的市场波动,原有存储系统存在性能不足、扩容困难、数据孤岛等诸多问题。交易系统在行情火爆时经常出现卡顿和延迟现象,交易订单处理速度缓慢,客户投诉不断,特别是在一些重大事件发生时,系统甚至会出现崩溃。
通过引入京东云云海,该券商对存储系统进行了全面的升级。
首先,全面提升存储性能。该券商此前的存储方案由传统的阵列存储来覆盖,通过引入云海,基于超低延迟RDMA网络、全用户态数据协议等技术手段,该券商实现了性能、扩展性、灵活性的兼顾,单盘最大提供千万随机IOPS、4000MB/s带宽能力和稳定低延时,轻松应对高并发访问。
其次,统一管理存储资源。证券业务类型多样,双录系统、开户系统、券商柜台交易系统、投行投研、事后监督等系统,不同系统对于存储能力的需求不同。云海以统一存储引擎为底座,支持在一个存储集群里同时提供“块、对象、文件、大数据、并行文件”的五合一的存储,实现数据互通下的统一管理。
第三,存算分离降低成本。在传统的存算一体架构下,资源利用率不均、存储成本高、资源共享难是亟待解决的难题, 通过云海存储,该券商实现存储与计算解耦,存储资源与计算资源可按需灵活扩容,大幅提升资源利用效率,相比存算一体的形态,存储资源利用率提升至85%以上,综合成本降低超30%。
存储系统上线后,对该券商交易起到了极大的支撑作用。在一次重大利好消息发布后的交易高峰时段,该券商的交易系统成功处理了比以往高出5倍的交易请求量,而交易平均响应时间却缩短了近90%,用户在进行交易时,几乎感觉不到延迟,大幅提升了交易体验。
当前,京东云云海已服务于众多头部证券机构,以及银行、保险、交通、互联网等领域,帮助客户构建高性能、高可靠、高安全、统一弹性的存储资源,满足资金开户、录音录像、身份证明、支票及合同协议等在内多种数据存储、备份和归档需求,让券商APP不再卡顿。
(责任编辑:谭梦桐)