CN110689429A - 一种存证交易数据的方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种存证交易数据的方法、装置和系统。本申请的技术方案中,以流数据的形式保存交易订单数据和交易撮合结果,由于流数据只允许在其头部写入数据,所以流数据中的所有数据都是依据时间先后顺序写入的;获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,将获取的头哈希值写入当前时刻的流数据头部。本申请的技术方案能够保证包括交易订单数据和撮合结果在内的交易数据定序写入流数据,并且通过将特定长度的交易数据进行哈希计算,使流数据在特定长度上具有特定哈希值。只要后续哈希值验证成功,则说明该特定长度的交易数据没有发生篡改,有效地证明交易撮合过程的公平性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种存证交易数据的方法、装置及系统。
背景技术
随着数字资产的不断发展,数字资产交易所成为了数字资产社区中有影响力的组织,掌握了大量用户的数字资产和订单交易撮合权等,其中,交易撮合是指订单匹配的操作。但是,行业内的交易所发展时间短,技术储备不足,在加上数字资产波动大的特性,交易所内的交易撮合结果经常被质疑不公平。所以,交易所除了需要提高撮合效率和稳定性之外,还需要证明撮合过程是算法中立的,对特定用户和特定资产没有偏好,保证撮合过程是公正的。
目前,有一些去中心化交易所为了证明撮合过程是公正的,在区块链上提交全部交易订单数据,将全部订单数据交给智能合约来进行撮合,这样一来就将撮合机制公开,能达到公开的目的。但是,这一方案虽然将撮合机制公开,但也带来了效率问题,受限于区块链的机制,处理撮合计算公式,需要花费大量资源,严重拖慢了撮合效率,难以达到交易所高效服务的核心指标。还有一些交易所服务商在链下进行撮合,并且选择延时提交全部订单数据和撮合结果到区块链上,但是,这一方案一是使得撮合方式不公开,二是在区块链上提交了大量原始数据,会直接导致第三方想要验证撮合过程的成本非常高,三是由于延时提交,很难确保交易所服务商提供的是当前全部的数据,也不能即时对撮合过程进行验证。
所以,基于上述内容,如何妥善处理交易所的交易数据,进而有效证明交易撮合过程的公平性,成为本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种存证交易数据的方法、装置及系统,以解决目前交易所无法及时有效地验证撮合过程的问题
第一方面,本申请实施例提供了一种存证交易数据的方法,包括:
以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;
周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;
获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;
将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
结合第一方面,在第一方面的一种可实现方式中,所述交易订单数据包括当前时刻成交的交易订单,活跃的交易订单,撤销的交易订单和改变的交易订单。
结合第一方面,在第一方面的一种可实现方式中,所述周期性地从所述流数据中提取检查点数据之后,还包括:
在流数据上确定校验点,所述校验点为流数据上指定时刻的数据点;
查找流数据上距离所述校验点最近的检查点数据;
校验所述检查点数据是否正确;
如果所述检查点数据错误,则放弃在所述流数据所属交易所中的交易操作。
结合第一方面,在第一方面的一种可实现方式中,所述周期性地从所述流数据中提取检查点数据之后,还包括:保存每一个检查点数据。
结合第一方面,在第一方面的一种可实现方式中,所述校验所述检查点数据是否正确的步骤包括:
获取所述检查点数据中所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单;
如果所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单相同,则所述检查点数据正确。
第二方面,本申请实施例提供了一种存证交易数据的装置,包括:
数据写入模块,用于以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;
数据提取模块,用于周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;
哈希计算模块,用于获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;
哈希写入模块,用于将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
结合第二方面,在第二方面的一种可实现方式中,所述交易订单数据包括当前时刻成交的交易订单,活跃的交易订单,撤销的交易订单和改变的交易订单。
结合第二方面,在第二方面的一种可实现方式中,所述装置还包括:
校验点确定模块,用于在流数据上确定校验点,所述校验点为流数据上指定时刻的数据点;
检查点查找模块,用于查找流数据上距离所述校验点最近的检查点数据;
检验模块,用于校验所述检查点数据是否正确;如果所述检查点数据错误,则放弃在所述流数据所属交易所中的交易操作。
结合第二方面,在第二方面的一种可实现方式中,所述校验模块还用于:获取所述检查点数据中所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单;如果所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单相同,则所述检查点数据正确。
第三方面,本申请实施例还提供了一种存证交易数据的系统,包括处理器和存储器;
所述存储器,用于存储所述处理器的可执行程序;
所述处理器,用于以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
由以上技术方案可知,本申请实施例提供了一种存证交易数据的方法、装置和系统。本申请的技术方案中,首先以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,由于流数据只允许在其头部写入数据,所以流数据中的所有数据都是依据时间先后顺序写入的;然后,周期性地从流数据中提取检查点数据;接下来,获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;最后,将头哈希值写入当前时刻的流数据头部。本申请的技术方案能够保证包括交易订单数据和撮合结果在内的交易数据定序写入流数据,并且通过将特定长度的交易数据进行哈希计算,使流数据在特定长度上具有特定哈希值。只要后续哈希值验证成功,则说明该特定长度的交易数据没有发生篡改,有效地保证了交易数据的安全,进而证明交易撮合过程是公平的。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施案例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的存证交易数据的方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的校验检查点数据的流程图;
图3为本申请实施例提供的存证交易数据的装置的结构框图;
图4为本申请实施例提供的存证交易数据的系统的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案,下面将结合附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图1为本申请实施例提供的存证交易数据的方法的流程图。如图1所示,本申请实施例提供的存证交易数据的方法包括:
S101,以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程。所述交易订单数据包括当前时刻成交的交易订单,活跃的交易订单,撤销的交易订单和改变的交易订单。当用户下单或者撤单时,订单状态的数据实时提交到流数据中,再将交易订单转发到撮合引擎,撮合引擎也提交撮合结果到流数据的头部。
交易撮合指交易所提供的订单匹配服务,如果市场存在可以匹配买卖双方的两个订单,撮合过程会匹配两个订单。但有时一个订单可以多个匹配订单,撮合过程也会决定买卖双方的订单到底该匹配哪一个。
本申请中的流数据由于只允许在流数据头部写入数据,因此使得写入的数据具有一定的顺序,且不能修改,同时在写入数据时可以同步分析之前写入的数据。采用流数据的形式保存数据,能够有效地保证数据的顺序。
本申请中的流数据保存数据的方式可以理解为常用的磁带保存数据的方式,转录时只能在磁带头部写入数据,读取时也只能按顺序读取;这种方式与目前在计算机硬盘里存储数据的方式不同,在计算机硬盘里存储数据,存储位置并不是按照顺序的而是随机的。
在本申请中的流数据中,交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果保存是定序的,直观上来说,顺序代表了优先级,把交易所想象成游乐场,交易所要证明自己没有VIP通道,那么我们需要记录游戏项目的排队数据,和离开数据,并公开了项目的游戏机制,要验证公平性,必须提供有序的入场数据和出场数据。因此,要验证本申请中撮合过程的公平性,也需要将有关于撮合过程的交易订单数据和交易撮合结果设置代表优先级的顺序。
S102,周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据。
本申请中为了方便验证,而不是每次从头验证,周期性地提供检查点数据,检查点数据的计算方法为从上一个检查点为起点到当前检查点为止,处理这段流数据中的交易订单数据和交易撮合结果,可以理解为检查点数据为一个数据集合,包含了流数据上指定长度的所有数据。
检查点数据是流数据的附属部分,设置检查点的动机是降低见证成本,因为从头验证成本高。比如要验证今日游乐场下午5:00到5:30有没有VIP通道。如果没有检查点数据,我们需要从早上进入的第一个游客开始计算或者是每小时记录一次快照。然而本申请实施例中的验证工具可以把5:00的快照数据作为初始状态,这里的5:00的快照数据即可理解为检查点数据。
检查点的选取依据交易所的业务情况,因为检查点是附属数据,目的是提高效率,不存在检查点依然可以正常运转。所以需要业务实际情况决定最合适的间隔周期提取检查点数据。
另外,图2为本申请实施例提供的校验检查点数据的流程图。如图2所示,本申请实施例在提取检查点数据之后,还包括:
S201,在流数据上确定校验点,所述校验点为流数据上指定时刻的数据点;检验点可以是任意给定的时间点,然后从流数据中提取该时间点对应的数据位置即为检验点。
S202,查找流数据上距离所述校验点最近的检查点数据;获取最近的检查点数据的目的在于可以低成本地复现任意时刻的交易订单状态和撮合结果。
S203,校验所述检查点数据是否正确。
仍以验证游乐场项目为例,具体校验过程如下:从流数据中依序读取游乐场项目的排队数据(相当于本申请中的交易下单数据),模拟撮合结果,和从流数据中读取的离开数据(相当于交易订单成交数据)对比,如果一致,就可以相信游乐场项目没有插队情况。
S301,获取所述检查点数据中所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单。
S302,如果所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单相同,则所述检查点数据正确。
S204,如果所述检查点数据错误,则放弃在所述流数据所属交易所中的交易操作。进一步的,如果身份是普通用户,应该立即放弃这家交易所的服务;如果是监管机构,则应该进一步检查该交易所的公平性。
另外,用户永远可以从流数据起点开始进行检查点数据校验工作,也可以监督交易所提供的交易数据是否正确。
进一步的,所述周期性地从所述流数据中提取检查点数据之后,还包括:保存每一个检查点数据,以便之后对检查点数据作核对、验证或者复现处理。
S103,获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值。本申请实施例中为了证明交易所没有篡改历史信息,例如交易数据等,将头哈希值加入到流数据的头部,以便证明该头部到最近一个检查点的数据是具有哈希值的,当该哈希值验证成功,则说明当前时刻的头部到最近一个检查点之间的数据是没有被篡改的。
本申请实施例中,头哈希值的计算方式为当前时刻的流数据头部到最近一个检查点之间数据的sha160哈希即sha256+ripimed160。这个哈希作为一个体积非常小的数据指纹除了保存在流数据的头部,也会采用多种方式公开和数据固化,比如提交到区块链或者静态网页公式等。头哈希值作为一个验证标识,可以有效地验证数据的可靠性和安全性。
S104,将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
值得说明的是,本申请实施例中交易所的运营是时24小时的,因此,流数据的写入是一个持续运作的过程。本申请在流数据写入的同时,周期性地获取检查点数据并且计算哈希值,能够保证写入的交易数据都安全并且都具有可验证性,在交易所运营的同时,能有效地保证撮合过程的公平。
可见,本申请实施例提供的存证交易数据的方法能够保证包括交易订单数据和撮合结果在内的交易数据定序写入流数据,并且通过将特定长度的交易数据进行哈希计算,使流数据在特定长度上具有特定哈希值。只要后续哈希值验证成功,则说明该特定长度的交易数据没有发生篡改,有效地保证了交易数据的安全,进而证明交易撮合过程是公平的。
图3为本申请实施例提供的存证交易数据的装置的结构框图。如图3所示,本申请实施例提供的存证交易数据的装置,包括:数据写入模块31,用于以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;数据提取模块32,用于周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;哈希计算模块33,用于获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;哈希写入模块34,用于将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
其中,所述交易订单数据包括当前时刻成交的交易订单,活跃的交易订单,撤销的交易订单和改变的交易订单。
所述装置还包括:校验点确定模块,用于在流数据上确定校验点,所述校验点为流数据上指定时刻的数据点;检查点查找模块,用于查找流数据上距离所述校验点最近的检查点数据;检验模块,用于校验所述检查点数据是否正确;如果所述检查点数据错误,则放弃在所述流数据所属交易所中的交易操作。
所述校验模块还用于:获取所述检查点数据中所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单;如果所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单相同,则所述检查点数据正确。
图4为本申请实施例提供的存证交易数据的系统的示意图。如图4所示,本申请实施例提供的存证交易数据的系统,包括处理器41和存储器42;
所述存储器,用于存储所述处理器的可执行程序;所述处理器,用于以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
由以上技术方案可知,本申请实施例提供了一种存证交易数据的方法、装置和系统。本申请的技术方案中,首先以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,由于流数据只允许在其头部写入数据,所以流数据中的所有数据都是依据时间先后顺序写入的;然后,周期性地从流数据中提取检查点数据;接下来,获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;最后,将头哈希值写入当前时刻的流数据头部。本申请的技术方案能够保证包括交易订单数据和撮合结果在内的交易数据定序写入流数据,并且通过将特定长度的交易数据进行哈希计算,使流数据在特定长度上具有特定哈希值。只要后续哈希值验证成功,则说明该特定长度的交易数据没有发生篡改,有效地保证了交易数据的安全,进而证明交易撮合过程是公平的。
本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种存证交易数据的方法,其特征在于,包括:
以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;
周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;
获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;
将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述交易订单数据包括当前时刻成交的交易订单,活跃的交易订单,撤销的交易订单和改变的交易订单。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述周期性地从所述流数据中提取检查点数据之后,还包括:
在流数据上确定校验点,所述校验点为流数据上指定时刻的数据点;
查找流数据上距离所述校验点最近的检查点数据;
校验所述检查点数据是否正确;
如果所述检查点数据错误,则放弃在所述流数据所属交易所中的交易操作。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述周期性地从所述流数据中提取检查点数据之后,还包括:保存每一个检查点数据。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述校验所述检查点数据是否正确的步骤包括:
获取所述检查点数据中所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单;
如果所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单相同,则所述检查点数据正确。
6.一种存证交易数据的装置,其特征在于,包括:
数据写入模块,用于以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;
数据提取模块,用于周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;
哈希计算模块,用于获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;
哈希写入模块,用于将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述交易订单数据包括当前时刻成交的交易订单,活跃的交易订单,撤销的交易订单和改变的交易订单。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
校验点确定模块,用于在流数据上确定校验点,所述校验点为流数据上指定时刻的数据点;
检查点查找模块,用于查找流数据上距离所述校验点最近的检查点数据;
检验模块,用于校验所述检查点数据是否正确;如果所述检查点数据错误,则放弃在所述流数据所属交易所中的交易操作。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述校验模块还用于:获取所述检查点数据中所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单;如果所述交易订单数据中所有成交的交易订单和所述撮合结果中的交易订单相同,则所述检查点数据正确。
10.一种存证交易数据的系统,其特征在于,包括处理器和存储器;
所述存储器,用于存储所述处理器的可执行程序;
所述处理器,用于以流数据的形式保存交易所的交易订单数据和撮合引擎的交易撮合结果,所述流数据只允许在其头部写入数据,所述撮合引擎用于实现交易订单的撮合过程;周期性地从所述流数据中提取检查点数据,所述检查点数据为所述流数据上指定长度的数据;获取距离流数据头部最近的一个检查点到当前时刻的所述流数据头部之间的所有交易订单数据和交易撮合结果进行哈希计算,获取头哈希值;将所述头哈希值写入当前时刻的流数据头部。
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