系统总体架构（第一版）

目标：构建一个高性能、弹性、可在线热加载策略与在线更新配置的加密货币套利系统。系统由 Rust（执行层） 和 Python（策略层） 协作组成。设计原则：模块化、可观测、可扩展、可安全热重载。

总体组件视图

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| ExchangeFeeds  | <----> |   Rust Core    | <----> | Message Bus    |
| (WS/REST)      |        | (Execution)    |        | (NATS/Redis/Kafka)
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                                ^  ^  ^
                                |  |  |
                       +--------+  |  +---------+
                       |           |            |
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                 | Shared Cache|<-+     | Python Policy  |
                 | (Redis/mmap)|        | (hot-loadable) |
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                          ^                      |
                          |                      |
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                   | Config Store | <-----> | Admin UI |
                   | (etcd/Consul)|         +----------+
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核心组件说明（简洁版）

1. ExchangeFeeds（多交易所采集）

   • 负责稳定订阅交易所的 WebSocket 行情（depth/tick/trade）和轮询 REST（余额、写单结果）。
   • 要点：连接池、自动重连、限速、心跳。

2. Rust Core（Execution Engine）

   • 负责快速撮合、下单、确认、风控。严格做两件事：低延迟执行 + 状态机一致性。
   • 提供 gRPC / local IPC 接口供策略层下达命令。
   • 持久化执行日志到高吞吐存储（Kafka/ClickHouse/Timescale）用于回放与审计。

3. Message Bus（NATS / Redis Streams / Kafka）

   • 负责不同模块间的异步数据流：行情、聚合、策略信号、执行回报。
   • 选择：若延迟最关键选 NATS；需持久化/回溯选 Kafka；简单部署可用 Redis Streams。

4. Shared Cache（Redis + mmap/共享内存）

   • 高频共享结构（最近 orderbook 快照、top-of-book）用共享内存或 mmap 存放，Rust 持写，Python 读快速访问。
   • Redis 用作全局短时状态、限额计数器、锁。

5. Python Policy（策略层）

   • 策略以插件形式存在（每个策略为一个独立包或脚本）。
   • 支持在线热加载：通过加载器加载新的策略包或替换已有策略实例，不重启主进程。
   • 决策结果以标准指令发送到 Message Bus 或直接 gRPC 调用 Rust Core。

6. Config Store（etcd/Consul） + Admin UI

   • 所有运行时配置（交易对白名单、风控阈值、策略参数）存储在 etcd/Consul。
   • Admin UI 可以在线修改配置，变更通过 watch 推送到各个实例。

7. 监控与告警

   • Prometheus + Grafana：采集延迟、失败率、订单确认时间、资金风险指标。
   • 日志聚合（ELK 或 Loki）。

8. 存储与回放

   • 行情原始流与执行事件写入 Kafka（或 S3）做回放与回测。

热加载（hot-load）策略设计

1. 策略插件化

   • 每个策略是一个独立包（Python 模块），遵循统一接口：init(config), on_tick(data), on_signal(...), shutdown()。
   • 策略以进程内沙箱运行（可选使用子进程隔离）。

2. 热加载流程

   • 管理端（Admin UI）上传策略包到策略仓库（或 S3）。

   • 策略管理器（在 Python 层）检测到新版本后：

     • 将旧实例标记为 drain（停止接收新信号，完成未完成任务），
     • 动态导入新策略模块并 init，进行小流量验证（canary），
     • 验证通过后切换路由到新实例；失败则回滚到旧实例。

3. 安全与隔离

   • 策略运行在有限权限的环境（容器或子进程），禁止直接访问关键凭证。
   • 使用资源限制（CPU/内存/网络）和超时监控。

4. 配置热更新

   • 配置存在 etcd/Consul。各节点开启 watch，变更后即时加载到内存并通知策略与 Rust。
   • 同时写入变更日志，支持 diff/回滚。

缩放（Scaling）策略

• 水平扩展 Rust Core 实例：每个实例处理一组交易所或交易对。使用负载分片（shard by symbol）和 leader 选举控制写入权限。
• 策略层水平扩展：策略可按策略ID水平扩容，消息总线负责分发（consumer groups）。
• 弹性扩容：在Kubernetes中通过 HPA（基于自定义指标：延迟/处理速率）自动扩容。

接口与协议（简洁清单）

• 行情流：WebSocket -> Rust -> Message Bus(topic: market.<exchange>.<symbol>)
• 策略信号：Python -> Message Bus(topic: signal.<strategy>) 或 gRPC/REST -> Rust
• 执行回报：Rust -> Message Bus(topic: exec.<order_id>) -> Python
• Config：Admin UI <-> etcd (watch)

容错与回滚

• 所有关键变更（策略版本、配置）必须支持回滚。
• 策略热替换采用 Canary 发布策略，失败自动回滚并告警。
• 关键路径（下单）双写日志并在本地做幂等检查。

部署建议（快速列出）

• 使用 Kubernetes + Helm。容器化 Rust、Python、NATS/Redis、etcd、Prometheus。
• CI/CD：策略包与镜像分开部署。策略包可通过 Admin UI 或 CI 上传。
• Secrets：使用 Kubernetes Secrets 或 Vault 管理 API key。

下一步（建议的工程任务清单）

1. 确认消息总线选型（NATS / Redis Streams / Kafka）。
2. 实现 Rust Core 最小可用原型（行情订阅 + 本地下单模拟）。
3. 实现 Python 插件热加载框架（含 canary + rollback）。
4. 集成 etcd 配置 watch 与 Admin UI。
5. 完成监控与回放管道（Prometheus + Kafka）。

文档结束。

我已为你创建并保存了系统架构文档（可在线查看 / 编辑）。

接下来我可以直接：

1. 把某个模块展开成详细设计（例如：Rust Execution Engine 或 Python 热加载框架）。
2. 给出具体的技术选型对比（NATS vs Kafka vs Redis Streams、etcd vs Consul 等）。
3. 输出可运行的最小原型代码样例（Rust + Python 的通信示例）。

你想先做哪一项？