交易延遲最低 10 毫秒，Longbridge 長橋自研雲原生證券交易系統性能再提升

近日，Longbridge 長橋自主研發的證券交易系統再次實現性能突破，雲環境下系統交易延遲（Latency）低至 10 毫秒，平均耗時 18 毫秒，在一個標準配置單元下的業務併發量提升至 20,000 筆/秒。作為業內首個採用雲原生架構設計的異地多活、全內存證券交易系統，長橋自研系統的上述性能指標在香港證券行業均處於領先水平。此前，長橋曾宣佈一項業界突破，將美股行情到終端的速度提升至 100 毫秒。

考慮到雲上對物理資源的抽象，系統間通信往往會有額外的延遲，因此在雲上構建低延遲系統會比基於傳統機房更加困難。而長橋自研的交易系統不僅在交易延遲上有所突破，還充分發揮出雲原生的優勢，具備自動彈性縮放、自動故障轉移、7x24 小時可持續運行等特點。相較於傳統方案，該系統有着更靈活的容量伸縮能力，即使出現極端行情也能實現秒級擴容；應對突發故障時，系統的自動故障轉移功能可以實現及時響應、自動切換，降低對用户的影響。

權威市場研究機構 IDC 認為，雲計算已成為金融機構引入企業智能和數據驅動型創新的主要途徑，基於雲原生技術、分佈式技術的新一代數字核心正成為行業關注重點。雲原生產業聯盟發佈的《中國雲原生用户調研報告（2021 年）》進一步展示了雲原生技術應用的價值：90.59% 的用户提升了基礎平台資源利用率並節約了成本；76.98% 的用户提升了業務應用彈性伸縮效率和靈活性；66.83% 的用户通過標準化交付提升了企業的交付效率；67.57% 的用户簡化了系統運維流程；48.02% 的用户基於雲原生的開放架構在已有系統上進行了功能擴展，加速了業務創新。

近年來，隨着證券業務體量不斷增長，業務複雜度不斷提升，證券交易系統這一券商的核心基礎設施承擔着比過去數十年更大的壓力。大多數券商採用的是第三方供應商提供的系統——這類傳統交易系統往往已經運行了很多年，無論是系統容量、可擴展性、可維護性，還是對新業務的支持，都已無法滿足當前業務場景的需求。券商們紛紛開始探索利用雲原生、分佈式等金融科技實現核心系統的升級迭代，併為自身數字化轉型發展提供更強驅動力。

以 2021 年進軍香港市場的社交型券商 Longbridge 長橋為例。創立初期，長橋就採用 Go、Rust 等現代高性能、安全開發語言，從 0 到 1 完成了交易系統、行情繫統和風控系統的自研工作，其中長橋研發的交易系統也是業內首個採用雲原生架構設計的異地多活、全內存證券交易系統。

由於證券交易業務對系統穩定性、併發能力、突發處理能力有着極高的要求，系統在設計時就必須考慮到高可用、高性能、易伸縮等特性，而這正是 “雲原生” 的優勢所在。因此，長橋在設計核心交易系統之初即面向雲原生設計，確保系統能在雲上以最佳姿勢運行，並充分發揮雲平台的彈性和分佈式優勢，滿足證券行業高併發的交易特點。

與此同時，長橋的研發團隊也注意到雲環境下雖然系統容量和穩定性大幅提升，但受網絡性能、數據傳輸等因素影響，系統低延遲無法得到保障。但金融行業與互聯網行業不同，既無法接受為了提升系統性能而導致的系統延遲，也不可能為了優化系統延遲而降低系統一致性。

為了解決這一問題，長橋研發了適應雲原生的分佈式內存數據庫以及分佈式無狀態系統框架。一方面，長橋將核心數據放到內存中進行處理——相比於傳統數據庫使用的磁盤讀寫機制，內存數據庫能夠提供更極致的讀寫速度，實現數量級的性能提升，也更適用於證券交易這類對性能要求更高的場景；同時，長橋將訂單的計算處理無狀態化，確保在實現節點的隨時擴展與收縮時，訂單數據不會出現錯誤或丟失的情況。

此外，值得一提的是，結合雲原生架構，長橋在基礎架構上真正實踐了 “Infrastructure as Code”，也就是通過代碼定義基礎架構，通過 CI/CD 實現架構的變更。這種基礎架構管理方式使得長橋能以更少的運維工程師管理更大規模的基礎資源，同時出錯的可能性更低。

放眼全球，以雲計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術為代表的金融科技在證券領域的應用場景正在不斷拓寬，並深刻變革着證券公司的展業模式、業務架構及運營體系。業界也普遍認為金融科技和數字化或將成為證券行業下一個戰略週期的發展核心驅動力。作為香港市場 “異軍突起” 的新生代互聯網券商之一，Longbridge 長橋有望憑藉強大的金融科技實力以及對行業的深刻洞察，為香港證券業數字化轉型注入更多活力，也為香港金融科技的蓬勃發展貢獻更多力量。