交易系统时间集成设计文档

🎯 设计目标

主要目标

1. 将时间系统无缝集成到交易系统中
2. 保持核心转移函数的简单性和可靠性
3. 支持市场时段和交易规则
4. 实现交易延迟和队列系统
5. 提供可靠的性能监控和负载测试

具体需求

• 支持不同市场时段的交易规则
• 实现基于游戏时间的交易延迟
• 提供市场数据的实时更新
• 确保系统的可扩展性
• 支持多种时间刻度下的性能测试

🕒 时间系统设计

1. 时间刻度系统

enum TimeScale {
    PAUSED = 0,        # 暂停（0倍速）
    REAL_TIME = 1,     # 实时（1倍速）
    FAST = 5,          # 快速（5倍速）
    VERY_FAST = 10,    # 很快（10倍速）
    TURBO = 30,        # 极速（30倍速）
    DEBUG = 100        # 调试（100倍速）
}

2. Tick系统设计

# 不同频率的Tick定义
const TICK_ULTRA_FAST = 0.1    # 市场数据更新（100ms）
const TICK_FAST = 1.0          # 交易执行检查（1秒）
const TICK_NORMAL = 5.0        # 一般游戏逻辑（5秒）
const TICK_SLOW = 30.0         # 长期事件（30秒）
const TICK_VERY_SLOW = 300.0   # 日常重置（5分钟）

3. 时间更新机制

func process_tick_timers(delta: float):
    # 根据时间刻度调整delta
    var scaled_delta = delta * current_time_scale
    
    # 累积时间并触发tick
    tick_timers.ultra_fast += scaled_delta
    if tick_timers.ultra_fast >= TICK_ULTRA_FAST:
        var ticks = int(tick_timers.ultra_fast / TICK_ULTRA_FAST)
        tick_timers.ultra_fast = fmod(tick_timers.ultra_fast, TICK_ULTRA_FAST)
        for _i in range(ticks):
            process_ultra_fast_tick()

4. 性能监控系统

4.1 监控指标

• FPS监控
• 系统负载百分比
• 每秒计算次数统计
• 内存使用监控

4.2 负载测试机制

每种tick都有其特定的负载模拟：

# Ultra Fast Tick (100ms)
- 矩阵乘法运算
- 实时价格更新
- 订单簿维护

# Fast Tick (1s)
- 三角函数计算
- 交易执行
- 状态更新

# Normal Tick (5s)
- 矩阵转置运算
- 市场趋势计算
- 统计数据更新

# Slow Tick (30s)
- 复合运算
- 长期趋势分析
- 系统状态保存

🏗️ 系统架构

核心组件

1. GameTimeManager
   • 时间刻度控制
   • Tick系统管理
   • 性能监控集成
2. TradeManager
   • 交易核心逻辑
   • 交易队列管理
   • 市场数据更新
3. PerformanceMonitor
   • 性能数据收集
   • 负载统计
   • 实时监控显示

📝 详细设计

1. 交易时间验证系统

1.1 市场时段定义

enum MarketSession {
    PRE_MARKET,      # 开市前（6:00-9:00）
    TRADING_HOURS,   # 交易时段（9:00-16:00）
    AFTER_HOURS,     # 收市后（16:00-20:00）
    OVERNIGHT,       # 隔夜（20:00-6:00）
    WEEKEND          # 周末（全天）
}

1.2 交易规则

2. 性能监控系统

2.1 监控指标定义

var stats = {
    "fps": 0,                    # 当前FPS
    "fps_min": 1000,            # 最低FPS
    "memory_mb": 0.0,           # 内存使用（MB）
    "tick_load": 0.0,           # tick系统负载
    "operations_per_second": 0.0 # 每秒计算次数
}

2.2 负载计算方式

# 计算系统负载
tick_load = (total_tick_time / update_interval) * 100.0

# 计算每秒操作数
operations_per_second = total_operations / update_interval

3. 更新频率与负载

3.1 基础更新频率

3.2 时间刻度影响

• 1x：基础更新频率
• 5x：更新频率提升5倍
• 30x：更新频率提升30倍
• 100x：更新频率提升100倍

📅 实现计划

阶段1：时间系统基础

1. ✅ 实现基础时间管理器
2. ✅ 完成多频率Tick系统
3. ✅ 添加性能监控

阶段2：交易系统集成

1. ⏳ 实现交易队列
2. ⏳ 添加延迟执行机制
3. ⏳ 开发状态追踪

阶段3：市场规则

1. ⏳ 实现不同时段的交易规则
2. ⏳ 添加价格限制
3. ⏳ 开发高级验证

阶段4：性能优化

1. ⏳ 实现多频率更新
2. ⏳ 添加市场指标计算
3. ⏳ 优化系统性能

⚠️ 注意事项

1. 性能考虑

• 监控不同时间刻度下的系统负载
• 优化高频更新操作
• 合理设置计算批次大小

2. 容错处理

• 处理时间累积精度问题
• 实现交易回滚机制
• 添加异常恢复流程

3. 扩展性

• 支持自定义时间刻度
• 允许动态调整更新频率
• 保持核心功能模块化

📈 后续优化方向

1. 性能优化

• 实现动态负载调整
• 优化高频计算
• 添加性能预警机制

2. 监控系统

• 详细性能报告
• 图形化监控界面
• 性能数据记录

3. 用户界面

• 实时性能显示
• 时间控制面板
• 系统状态可视化

📝 总结

本设计方案通过将时间系统与性能监控无缝集成到交易系统中，实现了一个可靠且可扩展的市场交易平台。系统支持多种时间刻度，并能准确监控不同速度下的性能表现，为后续功能扩展提供了坚实基础。