交易所作为资本市场的核心基础设施，其高效稳定运行依赖于底层技术架构的坚实支撑。数据结构与算法是交易所系统的“灵魂”，直接决定了交易系统的性能、低延迟能力、数据处理效率及可扩展性，从订单的快速撮合到实时行情的广播，从历史数据的存储到高频策略的执行，数据结构的选择与算法的优化贯穿交易全流程，本文将深入探讨交易所核心场景中的数据结构设计与算法应用,揭示其如何支撑起万亿级市场的稳定运转。
交易所核心场景与数据结构需求
交易所系统需处理三大核心数据流：订单数据（用户下单、撤单、修改）、撮合数据（成交回报、订单簿更新）及行情数据（实时价格、深度信息），这些数据具有高并发、低延迟、强一致性要求，因此数据结构设计需满足以下目标：
- 快速访问：毫秒级内完成订单查询、插入、删除；
- 高效排序：实时维护订单价格优先级；
- 动态平衡：应对突发的流量峰值（如开盘、重大消息）；
- 内存优化：减少数据访问延迟，避免频繁磁盘IO。
关键数据结构设计：从订单簿到行情广播
订单簿：基于跳表与平衡树的动态价格优先级队列
订单簿是撮合系统的核心，需按“价格优先、时间优先”原则维护买卖订单队列，传统数据库或哈希表难以满足实时排序需求，交易所普遍采用以下高效数据结构：
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跳表（Skip List）：
跳表在内存中实现多级索引，支持O(log n)时间复杂度的查找、插入、删除，且无需像平衡树（如红黑树）进行复杂的旋转操作，在订单簿中，每个价格节点对应一个订单链表（按时间排序），跳表通过多层索引快速定位价格档位，实现订单的快速撮合，买单按价格从高到低排列，卖单按价格从低到高排列，跳表可高效找到最优买卖价格（即“最佳报价”）。 -
平衡树（AVL树/红黑树）：
部分交易所（如早期NYSE电子交易系统）采用红黑树维护价格档位，其最坏情况下仍能保持O(log n)操作时间，且内存占用低于跳表，但跳表的并发性能更优，适合高频交易场景。
场景应用：当用户下单时，系统根据订单价格（市单则按当前最优价格）通过跳表定位对应价格档位，插入订单链表；撤单时，通过订单ID快速定位并删除节点，整个过程需保证线程安全，通常采用无锁数据结构或细粒度锁（如每个价格档位独立锁）。
成交引擎：基于优先队列的实时撮合算法
撮合引擎是交易所的“大脑”，需实时匹配买卖订单，其核心数据结构是优先队列（堆），但普通堆（如二叉堆）的删除操作效率较低（O(n)），因此衍生出以下优化方案：
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配对堆（Pairing Heap）：
配对堆是一种高效的优先队列实现，插入和合并操作平均时间复杂度为O(1)，最坏情况为O(log n)，适合频繁插入和删除的撮合场景，系统将买单和卖单分别存入配对堆，堆顶为最优价格订单，撮合时只需比较堆顶订单的价格与数量，若满足条件则成交，否则将剩余订单重新入堆。 -
事件驱动队列：
对于高频订单，系统可采用“事件驱动”模式，将订单视为事件，通过环形缓冲区（Ring Buffer）暂存，由多个撮合线程并行处理，环形缓冲区是生产者-消费者模型的高效实现，避免了锁竞争，提升吞吐量。
行情发布：基于LSM-Tree的实时数据存储与广播
行情数据（如逐笔成交、盘口数据）需高频广播至客户端，且需支持历史数据回溯，传统关系型数据库难以满足低延迟写入需求，交易所普遍采用以下结构：
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LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）：
LSM-Tree通过“内存表+磁盘文件”的分层结构，实现顺序写入和高效查询，内存表（MemTable）缓存最新行情数据，达到阈值后转为不可变的内存表（Immutable MemTable），并异步刷写为磁盘上的SSTable（Sorted String Table），LSM-Tree的写入性能极高（O(1)），适合行情数据的持续涌入，且通过布隆过滤器（Bloom Filter）可快速判断数据是否存在，降低查询延迟。 -
Pub/Sub模型与位图索引：
行情广播采用发布-订阅模式，交易所作为发布者，客户端作为订阅者，为快速定位订阅特定股票的客户端，系统可采用位图索引：每个股票对应一个位图，位图的每一位表示一个客户端是否订阅该股票，广播时，只需通过位图快速筛选目标客户端，无需遍历所有连接，大幅提升效率。
高频数据缓存：基于哈希表与布隆过滤器的内存优化
高频交易依赖实时数据访问，内存缓存是关键，交易所常用以下数据结构：
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哈希表（Hash Table）：
用于快速查询订单信息（如通过订单ID获取订单详情），传统哈希表在冲突严重时性能下降，因此采用链地址法+动态扩容，或开放寻址法（如线性探测）优化，部分系统（如LMAX Disruptor）甚至采用无锁哈希表，避免多线程锁竞争。 -
布隆过滤器（Bloom Filter）：
用于快速判断“订单是否存在”或“股票是否有新行情”，布隆过滤器是一种概率型数据结构，存在一定误判率，但能显著降低查询开销，在查询历史订单时，先通过布隆过滤器过滤掉明显不存在的订单，再访问磁盘数据库，减少IO次数。
算法优化：从延迟到吞吐量的极致追求
撮合算法：价格-时间优先的精确匹配
撮合算法的核心是“价格优先、时间优先”，具体规则如下：
- 买入订单：按价格从高到低排序，价格相同则按时间从早到晚；
- 卖出订单：按价格从低到高排序，价格相同则按时间从早到晚；
- 成交规则：买入价格≥卖出价格时，按“对手方优先”原则成交，即当前订单与最优价格档位订单成交，剩余部分继续匹配。
为提升效率，系统可采用“批量撮合”算法：在每毫秒（或更短时间片）内收集订单，先进行价格排序，再逐档匹配，减少单笔订单的处理开销。
并发控制：无锁算法与细粒度锁
交易所的并发请求可达百万级/秒，传统锁机制会成为性能瓶颈，系统采用以下算法优化：
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CAS（Compare-And-Swap）无锁算法：
通过原子操作实现变量的原子更新，避免线程阻塞，在订单簿更新时，使用CAS操作修改订单数量，确保数据一致性。 -
锁分段（Lock Stripping）：
将订单簿按股票代码或价格区间分段，每段独立加锁，减少锁竞争，上证50股票与科创板股票的订单簿分别由不同锁保护，并行处理。 -
Disruptor模式：
LMAX交易所提出的无锁并发框架，通过环形缓冲区、序列栅栏（Sequence Barrier）和事件处理器，实现单线程内处理百万级订单/秒，极大降低延迟。
数据分片与负载均衡：支撑横向扩展
随着交易量增长，单机系统难以满足需求，交易所需通过数据分片（Sharding）实现横向扩展：
- 订单分片：按股票代码哈希分片，不同股票的订单由不同撮合节点处理；
- 用户分片：按用户ID分片，不同用户的请求由不同网关节点处理；
- 一致性哈希：在分片扩容时，仅迁移少量数据，避免大规模重分布。
分片后，需通过负载均衡算法（如轮询、一致性哈希）将请求均匀分发至各节点，避免单点过载。
挑战与未来方向
尽管现有数据结构与算法已能支撑大部分交易场景，但随着高频交易、量化策略的普及，交易所仍面临挑战：
- 纳秒级延迟：现有硬件（如CPU、网卡）延迟已接近物理极限，需通过FPGA（现场可编程门阵列）定制化撮合电路，进一步降低延迟；
- 海量数据存储：