C++因高效执行和硬件直控能力被广泛用于高频交易。1. 通过零成本抽象、内联函数与模板优化代码性能；2. 采用对象池、栈上分配和内存预分配避免动态分配延迟；3. 使用原子操作、无锁队列和缓存对齐实现高效并发；4. 通过轮询、CPU绑定和用户态网络绕过系统调用开销；5. 借助高级编译优化与SIMD指令提升运行效率。
C++ 在高频交易（HFT）中被广泛使用，核心原因在于其对硬件的直接控制能力、高效的执行性能以及低延迟编程的灵活性。在竞争以微秒甚至纳秒计时的交易环境中，每一行代码的效率都至关重要。以下是 C++ 在 HFT 中的关键应用方式及常用的低延迟编程技巧。
C++ 允许使用高级语法结构（如类、模板）的同时，通过编译器优化实现“零成本抽象”——即高级代码在运行时不会带来额外开销。
- 使用 inline 函数 减少函数调用开销，尤其是频繁调用的小函数。 - 利用 模板（templates） 实现泛型编程，避免虚函数表带来的间接跳转。 - 编译器可在编译期展开模板并内联代码，生成高度优化的机器指令。例如，在订单处理逻辑中使用模板封装不同类型的消息解析器，既保持代码复用性，又不牺牲性能。
动态内存分配（new/malloc）是 HFT 中的主要延迟来源之一，因其涉及系统调用和锁竞争。
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- 使用 对象池（object pooling） 或 内存池（memory pool） 预分配固定大小的内存块，重复利用对象。 - 在栈上分配小对象，避免堆操作。 - 使用 placement new 在预分配内存中构造对象。 - 禁用 STL 容器中的动态增长行为（如 reserve() 提前分配空间）。例如，订单簿更新消息的对象在接收前就从池中取出，处理完后归还，全程无 new/delete 调用。
传统互斥锁会导致线程阻塞和上下文切换，增加延迟。HFT 系统倾向使用无锁数据结构。
- 使用 原子操作（std::atomic） 和内存序（memory_order）精细控制同步。 - 实现 无锁队列（lock-free queue） 用于线程间通信，如生产者-消费者模型。 - 采用 单写者原则 设计共享数据结构，避免复杂同步。 - 利用 CPU 缓存行对齐（cache line alignment） 防止伪共享（false sharing）。例如，行情数据分发线程将数据写入无锁环形缓冲区，多个策略线程并发读取，无需加锁。
系统调用和线程切换代价高昂，需尽量规避。
- 使用 轮询（polling） 模式代替事件驱动 I/O，如轮询网络接口接收数据包。 - 绑定关键线程到特定 CPU 核心（CPU affinity），减少调度干扰。 - 关闭不必要的后台服务和中断，确保核心独占。 - 使用 用户态网络协议栈（如 DPDK、Solarflare EFVI）绕过内核，直接访问网卡。例如，C++ 交易引擎通过 EFVI 直接从网卡 DMA 接收行情组播包，延迟可压至 1 微秒以下。
编译器设置直接影响最终性能。
- 启用高阶优化选项：-O3 -march=native -ffast-math。 - 使用 profile-guided optimization (PGO) 生成更优代码布局。 - 启用 LTO（Link Time Optimization） 进行跨文件内联。 - 手动编写关键路径的 汇编代码 或使用 intrinsics（如 SIMD 指令处理批量数据）。例如，用 AVX2 指令并行解析多条行情消息中的价格字段，提升吞吐量。
基本上就这些。C++ 在 HFT 中的价值，不仅在于语言本身，更在于开发者能否结合硬件特性、操作系统行为和市场接入方式，构建端到端低延迟系统。掌握上述技巧，才能在毫秒生死战中占据优势。
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