每秒万级 Tick 震荡：高频行情分发，该选 Golang 的并发原生还是 Rust 的极致性能？

[chenfengrugao]

说实话，作为部门经理，我已经很久没正儿八经手写过成片的代码了。平时更多是在审文档、对需求、开没完没了的会。最近项目重构，正好捡起现在流行的 Vibe Coding 来干点活，顺便测试一下 AI 在高性能场景下的逻辑可靠性，感觉像是找回了当年熬夜撸代码的快感。

但在重构报价中台时，我卡在了一个老问题上：面对外汇、贵金属这种极高频率的实时行情，我是该守着我熟悉的 Golang ，还是去卷一把我完全没碰过的 Rust ？

一、经理的纠结：性能还是效率？ 在处理实时行情时，每一毫秒的延迟都可能导致报价失效。Golang 的并发模型（ Goroutine + Channel ）是我们团队的看家本领，处理起来得心应手。但我心里一直有个疙瘩：在高频冲击下，Go 的 GC 带来的那种不可预知的抖动，真的能通过 sync.Pool 这种对象复用的方式彻底抹平吗？

而 Rust 这两年在金融基建领域被吹上天了，号称零成本抽象，没 GC 。理论上它能让延迟曲线平滑得像条直线。可现实是，我对 Rust 完全不清楚。即便有 AI 辅助，面对那些复杂的所有权、跨线程生命周期，我这“老手”也怕翻车。

我就在想：在高频场景下，Go 的原生高性能是否已经足够撑起这片天？还是说，Rust 才是唯一的终局？

二、实战：Golang 高频处理架构实现 为了测试 Go 的极限，我写了一套基于 sync.Pool 对象复用和非阻塞分发的逻辑。这套架构的核心思路很简单：尽可能少地申请内存，尽可能快地把数据甩给下游，不让 GC 增加我的负担。

package main

import (
	"encoding/json"
	"log"
	"net/url"
	"sync"

	"github.com/gorilla/websocket"
)

// TickData 行情结构
type TickData struct {
	Symbol    string `json:"symbol"`     // 交易对，如 XAUUSD
	AskPrice  string `json:"ask_price"`  // 卖出价
	BidPrice  string `json:"bid_price"`  // 买入价
	LastPrice string `json:"last_price"` // 最新价
	Timestamp int64  `json:"timestamp"`  // 时间戳
}

var (
	// 通过对象池复用，规避高频 Tick 下频繁 new 对象的 GC 压力
	tickPool = sync.Pool{
		New: func() interface{} { return new(TickData) },
	}
)

func main() {
	// 实时订阅：涉及高频外汇、贵金属行情接口
	u := url.URL{
		Scheme:   "wss", 
		Host:     "api.tickdb.ai", 
		Path:     "/v1/realtime", 
		RawQuery: "api_key=YOUR_API_KEY", // 实际使用时替换为真实 key
	}
	
	log.Printf("正在连接到行情源: %s", u.String())

	conn, _, err := websocket.DefaultDialer.Dial(u.String(), nil)
	if err != nil {
		log.Fatal("连接失败:", err)
	}
	defer conn.Close()

	// 扇出通道：缓冲区大小直接影响背压处理
	broadcast := make(chan *TickData, 4096)

	// 消费者：负责处理复杂的下游业务分发
	go func() {
		for tick := range broadcast {
			// 这里接入实际业务逻辑，如内存撮合、流计算或日志记录
			// process(tick)
			
			// 关键：在确保数据处理完毕后归还对象池
			tickPool.Put(tick)
		}
	}()

	// 生产者：监听实时 WS 流
	for {
		_, message, err := conn.ReadMessage()
		if err != nil {
			log.Println("读取错误:", err)
			break
		}

		// 从池子里捞一个对象出来
		tick := tickPool.Get().(*TickData)

		if err := json.Unmarshal(message, tick); err != nil {
			// 解析失败也要记得还回去，防止对象池枯竭
			tickPool.Put(tick)
			continue
		}

		// 非阻塞分发：行情系统的核心准则——“宁丢勿晚”
		select {
		case broadcast <- tick:
			// 发送成功，由消费者负责逻辑处理完后 Put 回池子
		default:
			// 缓冲区满了直接丢掉，避免阻塞主循环读取，保证行情时效性
			tickPool.Put(tick)
		}
	}
}

三、求带路：既玩 Go 也玩 Rust 的兄弟请进 这篇文章我最想请教的是那些双修大佬。你们在真实的高频生产环境下，是怎么看的：

分发成本：在 Go 里我用 Channel 发指针接 sync.Pool 玩得飞起。但在 Rust 里，如果我要把同一份 Tick 数据分发给多个订阅者，是满场飞 Arc<T> 性能更好，还是通过 Crossbeam 这种无锁队列硬刚？

Vibe Coding 的局限：我发现 AI 生成的 Go 代码在处理并发时逻辑很稳。但生成的 Rust 代码，一旦涉及到多线程修改共享状态，各种生命周期标记和 RefCell 能看得人脑仁疼。对于完全没碰过 Rust 的人，这个门槛值得跨吗？

真实体感：你们有没有过把 Go 写的行情分发重改成 Rust 的经历？吞吐量和延迟分布（ P99 ）真的有质的飞跃吗？还是说，其实瓶颈往往在网络 I/O 而不是语言本身？

我是该继续坚守我的 Golang“避风港”，还是该听你们的，直接一步到位上 Rust ？欢迎评论区拍砖，求带路，求毒打。

[wtcoder]

做市商核心引擎 -> Rust

[neoblackcap]

多少年了，高频交易领域用 Java 都不算问题，因为多年前就有人做过案例分析了。
当然了，这行里面还是有很多公司追求极致，上 C++加交易所机房托管。
还是那个问题吧，快那么几毫秒，真的会给你们的盈利策略执行带来飞跃的提升吗？
要不然你又不熟悉 Rust ，写出来的东西还不一定比 Go 快

[PTLin]

你要写高频交易这种正经的东西的话，都不用说你要会点牛逼的优化策略了，起码语言你要明白吧，ai 生成的代码你能看懂吧，正常多线程修改怎么可能会有 refcell 这个东西。。。

[Gilfoyle26]

汇编

[Noicdi]

我司量化交易，行情都是券商柜台提供，一水的 c++ 行情接口。行情模块开发完，连同策略模块和交易模块直接部署到券商机房的托管机上，行情模块就是单纯的用 c++ 对接券商行情接口，转化成内部格式，扔到共享内存交给策略模块消费。

因为不需要处理原始行情报文，只需要对接行情接口，所以语言上没有什么性能瓶颈，更关注使用的是哪家软件商提供的行情接口、部署交易系统的托管机离券商柜台有多近。

[Ketteiron]

go 不适合，但 rust 写得不好更不适合。
rust 难就难在写法太多，要压榨出最佳性能可不是靠 AI 胡扯就行的。

go 如此简单你都看不懂 AI 写的代码有哪些陷阱，更不用说 rust ，我怕你来回改最后性能连 go 都不如。

[hhjuteman]

唯一指定语言 C++

[raycool]

host 网址的广告贴？

[yiximax]

如果 Rust 不熟悉加上 AI 会各种挖坑，结果就是性能不怎么样。还是优先自己熟悉的语言靠谱

[lujiaxing]

那你这基本上没有别的选择. go 不合适. 你这种需求只有 C, C++, Rust 三个选择.

[lixuda]

@Noicdi 策略是用 python 还是 c++还是其他？

[craftsmanship]

一股子 AI 味

[ICKelin]

待过券商，行情解码用的 C++，行情计算，推送用的 go ，go 能撑得住，换成 Rust 也没问题，可能会更稳定一些，毕竟行情很重要，不能随便断，对稳定性要求很高。
但是总的来说，无论是稳定性还是性能，得看谁写。

[ivvei]

写的什么玩意，你这文章也是 AI 写的吗？一股 AI 味。

最关键的问题你都没说清楚啊。你什么场景？分发是什么鬼，从哪收，又要分发给谁？架构是怎么样的，对性能有什么要求？这些都不说清楚咋给方案？

[chenfengrugao]

@ICKelin 之前我们是 JAVA 和 C++混合，C++ 水平不行，稳定性问题更多。

[chenfengrugao]

@Noicdi 有学习到。这种托管是哪些券商可以支持？通常这种对接的行情可以将延迟降低到什么级别。

[chenfengrugao]

@PTLin 纯粹是 vibe coding 方便了，才捡起来自己弄点小东西而已，不是生产级别的哈。

[chenfengrugao]

@ivvei 现在干活确实 AI 使用得多，不管是文档还是编码。团队里面的需求文档现在都是 AI 写的，当然我这里不是需求文档，只是听听大家建议。最近看到的一些相对成熟的开源项目，挺多也是使用 RUST 写的后端。

[Noicdi]

@lixuda #11 策略研究应该是 python ，实盘算法交易是 c++

[Kirkcong]

你这毫秒级别的不算高频啊，太慢了。。我们是 ns 级别的，时间用 sfptpd 同步，代码从来只用 C

[NoobPhper]

作为部门经理 你应该 买一台 标准的服务器 mock 下流量， 打开 prome grafana 收集 runtime metrics ，先看 M-P-G 压力，而不是今天 python 明天 rust ，后天怀疑各语言 gc

[capti0n]

楼上一针见血

[dog82]

语言之间的差距，不如购买延迟低的网络服务来得直接

[INCerry]

要说 gc 语言，比如 QuantConnect ，G-Research 用 C#做高频一点问题都没有，不如弄个 APM 好好看看到底瓶颈是哪里

[bigtan]

其实不建议用太多的指针，因为指针还要一次内存跳转。直接把数据对齐以后放队列里面，这些缓存更加友好。如果多进程就用共享内存，然后一写多读，读取采用绑核轮询。

我自己用 c++23 手搓了一套低延时交易系统，Windows 下绑核内部延迟大概可以到个位数微秒。但是主要开销还是网络，个人交易者没钱上低延时网卡。

[huaweii]

你用 ai 润色完文章以后，再精简一版行吗？原作者在 AI 加持下依然脑子空空的既视感😅

[visper]

elixir. 性能不高，但是没有那么大可能的延迟。否则直接 rust 。自己都怕 gc stw 了。

[momo1999]

为啥不考虑 C++呢？反正都是 AI 写。

[chenfengrugao]

@momo1999 看起來是可以 AI 撮一頓，然後對比下。

[Howiee]

@chenfengrugao 让 Gemini 在 c++ go rust 中选，gemini 表示写 C++没把握，生成代码质量一般；易产生空指针和内存泄漏，并重点提示：请务必配合静态分析工具（如 AddressSanitizer ）来审查 AI 生成的代码😅