主要观点：

• 在金融市场中，实时数据处理对交易、风险管理和决策至关重要，市场数据系统需每秒处理数百万更新并确保超低延迟。
• 探讨实时市场数据处理的关键挑战、设计策略和优化，包括高性能数据摄入（如 UDP 多播）、超低延迟优化（零拷贝数据处理、锁自由数据结构）、高可用性的高效故障转移（热备复制、实时数据同步、RDMA 快速故障转移）、高吞吐量的分区扩展等。
• 从高频交易中汲取教训，如使用 CPU 集避免上下文切换、提高系统性能，这些技术可应用于其他实时系统如广告技术、网络安全、物联网等。

关键信息：

• 传统基于 TCP 的 Kafka 等方式开销大，许多交易公司依赖 UDP 多播进行低延迟数据分发。
• 零拷贝数据处理利用 mmap 避免数据复制，锁自由数据结构避免线程竞争。
• 热备复制实现即时接管，实时数据同步用 rsync 工具，RDMA 用于快速高效故障转移。
• 为处理高吞吐量可按股票代码分区，批量发送数据减少 I/O。
• 使用 CPU 集可减少上下文切换、提高缓存局部性和系统性能。

重要细节：

• UDP 多播程序示例（C++代码）展示了连接多播组、接收和显示数据的过程。
• 零拷贝共享内存和锁自由环缓冲区的 C++代码实现。
• 热备复制中主节点和副本节点的作用及相关操作。
• 实时数据同步的 rsync 命令示例。
• RDMA 发送和接收数据的代码示例。
• 按股票代码分区及批量发送数据的代码示例。
• CPU 集相关技术在高频交易及其他实时系统中的应用。