电子撮合系统是典型的高性能场景下的信息化系统，研发的核心难点集中在算法设计、系统架构、数据一致性等多个关键方面。

当下，鹏交所每日成交订单仅一百多笔，可随着上市公司数量的增多以及股民和机构投资者不断涌入，订单量定会呈爆发式增长。

他清楚地记得，前世鹏交所在电子撮合系统上线当年，日均订单量就飙升至五千笔，1998 年首批基金公司进场后，更是迅猛增长到日均十万笔。而到了后来全民炒股的 21 世纪 20 年代，每日订单量竟高达三到五亿笔。

依据这些经验，秦奕将如今设计的这个电子撮合系统峰值处理能力定在每秒五百笔，他预计这个系统在未来五年内应该能稳定运行，不会出现大问题。

为实现电子撮合算法，团队首先得设计一个适合动态插入、撤单且能动态排序的数据结构。

堆、跳表、红黑树这两类高效数据结构及相关算法已被完整提出，秦奕无需给团队详细介绍其中的算法设计，只需把去年出版的那本《算法导论》拿给负责算法设计的团队成员研读即可。

数据结构之外，由于撮合系统会同时接收不同营业部发来的订单信息，必然涉及多线程处理。

在多线程环境下，订单的插入、撤单和撮合操作，都要保证数据一致性，而要让性能不被这一致性要求拖累，就必须采用优化的乐观锁机制。

秦奕召集团队成员，详细讲解了这一机制的要点，成员们认真记录，不时提出疑问，大家围绕着技术难题展开热烈讨论。

系统可靠性与容错同样是巨大挑战。为保证交易不间断运行，避免宕机或数据丢失，交易数据需实时落盘。但以现有的技术条件，频繁的 I/O 操作严重拖累性能，团队需要设计轻量级的预写日志结构。

团队成员们围坐在会议桌前，对着电脑上的数据和设计图纸，反复探讨如何优化，有人提出一种思路，马上就有人从不同角度分析其可行性与不足。