这是一个非常关键的问题，涉及 高频交易（HFT）系统的性能、架构和数据通信效率。

以下是对 内存映射（Memory Mapping）、内存数据库（如 Redis） 和 消息中间件（如 ZeroMQ / Kafka / Redis Stream） 在高频交易系统中 处理订单或行情数据 的选择分析：

✅ 一句话总结：

高频交易系统核心部分必须使用 消息中间件 + 内存数据结构（C/C++ or Python 内部结构），而不是 mmap 或 Redis 单独实现。

三者技术本质对比

高频交易中要解决的问题

高频交易系统中，处理行情或订单，关键在于：

为什么内存映射和 Redis 不适合订单/行情主路径？

推荐方案架构（低延迟路径）

[Market Data Feed] → [市场数据网关（C++/Rust）] ┐
                                                    ├→ ZeroMQ/RingBuffer → [撮合引擎/策略引擎]
[Order Request]      → [策略系统] → ZeroMQ/TCP   ┘

• 通信：使用 ZeroMQ、UDP 多播或共享内存消息队列（如 Disruptor）。

• 撮合：C++ 实现，lock-free 环形队列（如 SPSC/MPMC queue）。

• 策略系统：Python/C++ 实现，通过轻量消息接口收行情、发订单。

• 慢数据（配置、缓存）：可以用 Redis。

用 Python 参与高频交易的建议

虽然 Python 不是高频系统的主力语言，但它可用于：

• 策略开发（通过 ZeroMQ 接入撮合或行情）

• 回测系统开发

• 风险控制 & 风控脚本

• 实时监控与日志分析

Python 中使用 pyzmq（ZeroMQ Python 绑定）是主流做法，用于接收行情和下单。

总结