问题中限定语言是C++，可讨论的范围就比较精简了。现有的答案都在谈系统架构层次上的东西，略显跑题。我对C++了解不多，但我尝试以一名C++程序员的视角，从基本思路出发做一个分析，抛砖引玉。
首先我们要明确系统的需求。所谓交易系统，从一个应用程序的角度来说，有以下几个特点：
- 一定是一个网络相关的应用，假如机器没联网，肯定什么交易也干不了。所以系统需要通过TCP/IP连接来收发数据。数据要分两种，一种从交易所发过来的市场数据，流量很大，另一种是系统向交易所发出的交易指令，相比前者流量很小，这两种数据需要在不同的TCP/IP连接里传输。
- 因为是自动化交易系统，人工干预的部分肯定比较小，所以图形界面不是重点。而为了性能考虑，图形界面需要和后台分开部署在不同的机器上，通过网络交互，以免任何图形界面上的问题导致后台系统故障或者被抢占资源。这样又要在后台增加新的TCP/IP连接。
- 高频交易系统对延迟异常敏感，目前（2014）市面上的主流系统（可以直接买到的大众系统）延迟至少在100微秒级别，顶尖的系统（HFT专有）可以做到10微秒以下。其他答案里提到C++随便写写延迟做到几百微秒，是肯定不行的，这样的性能对于高频交易来说会是一场灾难。
- 系统只需要专注于处理自己收到的数据，不需要和其他机器合作，不需要担心流量过载。
有了以上几点基本的认识，我们可以看看用C++做为开发语言有哪些需要注意的。
首先前两点需求就决定了，这种系统一定是一个多线程程序。虽然对于图形界面来说，后台系统相当于一个服务端，但这部分的性能不是重点，用常用的模式就能解决。而重要的面向交易所那端，系统其实是一个客户端程序，只需要维护好固定数量的连接就可以了。为延迟考虑，一定要选择异步I/O（阻塞的同步I/O会消耗时间在上下文切换），这里有两点需要注意：
- 是否可以在单线程内完成所有处理？考虑市场数据的流量远远高于发出的交易指令，在单线程内处理显然是不行的，否则可能收了一大堆数据还没开始处理，错过了发指令的最佳时机。
- 有答案提到要压低平时的资源使用率，这是完全错误的设计思路。问题同样出在上下文切换上，一旦系统进入IDLE状态，再重新切换回处理模式是要付出时间代价的。正确的做法是保持对异步socket的疯狂轮询，一旦有消息就立刻处理，之后继续轮询，这样是最快的处理方式。（顺带一提现在的CPU一般会带有环保功能，使用率低了会导致CPU进入低功耗模式，同样对性能有严重影响。真正的低延迟系统一定是永远发烫的！）
现在我们知道核心的模块是一个多线程的，处理多个TCP/IP连接的模块，接下来就可以针对C++进行讨论。因为需要对接受到的每个TCP或UDP包进行处理，首先要考虑的是如何把包从接收线程传递给处理线程。我们知道C++是面向对象的语言，一般情况下最直观的思路是创建一个对象，然后发给处理线程，这样从逻辑上看是非常清晰的。但在追求低延迟的系统里不能这样做，因为对象是分配在堆上的，而堆的内存结构对我们来说是完全不透明的，没办法控制一个对象会具体分到内存的什么位置上，这直接导致的问题是本来连续收到的网络包，在内存里的分布是分散的，当处理线程需要读取数据时就会发生大量的cache miss，产生不可控的延迟。所以对C++开发者来说，第一条需要谨记的应该是，不要随便使用堆（用关键字new）。核心的数据要保证分配在连续内存里。
另一个问题在于，市场数据和交易指令都是结构化的，包含了股票名称，价格，时间等一系列信息。如果使用C++ class来对数据进行建模和封装，同样会产生不可知的内存结构。为了严格控制内存结构，应该使用struct来封装。一方面在对接收到的数据解析时可以直接定义名称，一方面在分配新对象（比如交易指令）时可以保证所有数据都分配在连续的内存区域。
以上两点是关于延迟方面最重要的注意事项。除此之外，需要考虑的是业务逻辑的编写。高频交易系统里注定了业务逻辑不会太复杂，但重要的是要保证正确性和避免指针错误。正确性应该可以借助于C++的特性比如强类型，模板等来加强验证，这方面我不熟悉就不多说了。高频系统往往运行时要处理大量订单，所以一定要保证系统运行时不能崩溃，一旦coredump后果很严重。这个问题也许可以多做编译期静态分析来加强，或者需要在系统外增加安全机制，这里不展开讨论了。
以下是几点引申思考：
- 如何存储系统日志？
- 如何对系统进行实时监控？
- 如果系统coredump，事后如何分析找出问题所在？
- 如何设计保证系统可用性，使得出现coredump之类的情况时可以及时切换到备用系统？
这些问题相信在C++框架内都有合适的解决方案，我对此了解不多，所以只列在这里供大家讨论。
— 完 —
本文作者：董可人
【知乎日报】
你都看到这啦，快来点我嘛 Σ(▼□▼メ)
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