Pola Perdagangan Sistem Perdagangan

Sistem Perdagangan Merancang Sistem Anda - Bagian 1. Bagian sebelumnya dari tutorial ini membahas elemen-elemen yang membentuk sistem perdagangan dan membahas kelebihan dan kekurangan penggunaan sistem semacam itu dalam lingkungan live trading. Pada bagian ini, kita membangun pengetahuan itu. Dengan memeriksa pasar mana yang sangat sesuai untuk perdagangan sistem, kita akan melihat secara lebih mendalam berbagai genre sistem perdagangan. Perdagangan di Pasar yang Berbeda. Pasar Uang Pasar ekuitas mungkin adalah pasar yang paling umum diperdagangkan, Terutama di antara para pemula Di arena ini, pemain besar seperti Warren Buffett dan Merrill Lynch mendominasi, dan strategi investasi nilai dan pertumbuhan tradisional sejauh ini yang paling umum. Namun, banyak institusi telah berinvestasi secara signifikan dalam perancangan, pengembangan dan penerapan sistem perdagangan. Investor perorangan Bergabunglah dengan tren ini, meski perlahan. Berikut adalah beberapa faktor penting yang perlu diingat saat menggunakan sistem perdagangan di pasar ekuitas Jumlah ekuitas yang besar memungkinkan para pedagang untuk menguji sistem pada berbagai jenis ekuitas - mulai dari saham OTC over-the-counter yang sangat volatile hingga chip biru yang tidak mudah menguap. Keefektifan sistem perdagangan dapat dibatasi oleh likuiditas rendah. Dari beberapa ekuitas, terutama OTC dan lembar merah muda issuesmissions dapat makan ke keuntungan yang dihasilkan oleh perdagangan yang sukses, dan dapat meningkatkan kerugian OTC dan lembar merah muda ekuitas sering dikenakan biaya komisi tambahan. Sistem perdagangan utama yang digunakan adalah mereka yang mencari nilai - yaitu, sistem Yang menggunakan parameter yang berbeda untuk menentukan apakah keamanan undervalued dibandingkan dengan kinerja masa lalu, rekan-rekannya, atau pasar pada umumnya. Pasar Devisa Foreign Pasar valuta asing, atau forex adalah pasar terbesar dan paling likuid di dunia. Pemerintah dunia , Bank dan institusi besar lainnya triliunan triliunan dollar di pasar forex setiap hari Mayoritas trader institusional di forex mengandalkan trad Sistem yang sama berlaku untuk individu di forex, namun beberapa perdagangan berdasarkan laporan ekonomi atau pembayaran bunga. Berikut adalah beberapa faktor penting yang perlu diingat saat menggunakan sistem perdagangan di pasar forex. Likuiditas di pasar ini - karena besarnya Volume - membuat sistem perdagangan lebih akurat dan efektif. Tidak ada komisi di pasar ini, hanya menyebar Oleh karena itu, lebih mudah melakukan banyak transaksi tanpa meningkatkan biaya dengan jumlah ekuitas atau komoditas yang tersedia, jumlah mata uang untuk diperdagangkan terbatas. Tapi karena tersedianya pasangan mata uang eksotis - yaitu, mata uang dari negara-negara yang lebih kecil - kisaran dalam hal volatilitas tidak harus terbatas. Sistem perdagangan utama yang digunakan di forex adalah tren mengikuti perkataan yang populer di pasar adalah trennya. Adalah teman Anda, atau sistem yang membeli atau menjual pada berjerawat Hal ini karena indikator ekonomi sering menyebabkan pergerakan harga yang besar pada satu waktu. Saham Ekuitas, forex, dan komoditi Pasar semua menawarkan perdagangan berjangka Ini adalah kendaraan yang populer untuk sistem perdagangan karena jumlah leverage yang lebih tinggi tersedia dan peningkatan likuiditas dan volatilitas Namun, faktor-faktor ini dapat memotong kedua cara tersebut sehingga dapat memperkuat keuntungan Anda atau menguatkan kerugian Anda. Untuk alasan ini, Penggunaan futures biasanya diperuntukkan bagi trader sistem perorangan dan kelembagaan yang maju. Hal ini karena sistem perdagangan yang mampu memanfaatkan pasar berjangka memerlukan penyesuaian yang jauh lebih besar, menggunakan indikator yang lebih maju dan membutuhkan waktu lebih lama untuk dikembangkan. Jadi, Mana yang Terbaik? Investor individu untuk menentukan pasar mana yang paling sesuai untuk sistem perdagangan - masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing Kebanyakan orang lebih mengenal pasar ekuitas, dan keakraban ini membuat pengembangan sistem perdagangan menjadi lebih mudah. ​​Namun, forex pada umumnya dianggap sebagai platform unggulan. Untuk menjalankan sistem perdagangan - terutama di kalangan pedagang yang lebih berpengalaman Selain itu, jika seorang trader memutuskan untuk menutupnya Italize pada peningkatan leverage dan volatilitas, alternatif futures selalu terbuka Akhirnya, pilihannya terletak di tangan pengembang sistem. Jenis Sistem Perdagangan. Sistem Pengendalian Trend Berikut metode yang paling umum dalam trading sistem adalah tren - sistem berikut Bentuk yang paling mendasar, sistem ini hanya menunggu pergerakan harga yang signifikan, kemudian membeli atau menjual ke arah itu. Sistem bank jenis ini dengan harapan pergerakan harga ini akan mempertahankan trennya. Sistem Rata-rata yang Sering Digunakan dalam analisis teknis rata-rata bergerak adalah Indikator yang hanya menunjukkan harga rata-rata saham selama periode waktu Inti dari tren berasal dari pengukuran ini Cara yang paling umum untuk menentukan masuk dan keluar adalah crossover Logika di balik ini adalah sebuah tren baru yang sederhana saat harga Jatuh di atas atau di bawah tren harga historisnya yang bersejarah Berikut adalah bagan yang menggambarkan harga garis biru dan garis merah MA 20 hari di IBM. Breakout Systems The Konsep dasar dibalik jenis sistem ini mirip dengan sistem rata-rata bergerak. Idenya adalah ketika high atau low baru terbentuk, pergerakan harga kemungkinan besar akan berlanjut ke arah pelarian salah satu indikator yang bisa digunakan di Menentukan breakout adalah Bollinger Band yang sederhana overlay Bollinger Bands menunjukkan rata-rata harga tinggi dan rendah, dan breakout terjadi saat harga memenuhi tepi band Berikut adalah grafik yang menampilkan harga blue line dan garis abu-abu Bollinger Bands dari Microsoft. Kekurangan Trend - Mengikuti Pengambilan Keputusan Sistem. Pengambilan Keputusan Profesional - Saat menentukan tren, selalu ada elemen empiris untuk mempertimbangkan durasi tren historis Misalnya, rata-rata pergerakan bisa selama 20 hari terakhir atau selama lima tahun terakhir, jadi pengembang Harus menentukan mana yang terbaik untuk sistem Faktor lain yang harus ditentukan adalah tinggi rata-rata dan titik terendah dalam sistem pelarian. Lagging Nature - Moving averages and breakout systems wi Akan selalu tertinggal Dengan kata lain, mereka tidak akan pernah bisa mencapai puncak atau bawah tren yang tepat. Hal ini pasti menghasilkan penyitaan keuntungan potensial, yang terkadang berpengaruh signifikan. Efek Kemitraan - Diantara kekuatan pasar yang berbahaya bagi keberhasilan Sistem berikut tren, ini adalah salah satu yang paling umum Efek whipsaw terjadi ketika rata-rata bergerak menghasilkan sinyal palsu - yaitu, ketika rata-rata turun hanya dalam kisaran, maka tiba-tiba berbalik arah Hal ini dapat menyebabkan kerugian besar kecuali jika berhenti efektif - Kerugian dan teknik manajemen risiko dipekerjakan. Pasar di Bawah Tanah - Sistem tren saat ini, pada dasarnya, mampu menghasilkan uang hanya di pasar yang benar-benar melakukan tren. Namun, pasar juga bergerak menyamping yang berada dalam kisaran tertentu untuk jangka waktu yang panjang. Volatilitas Dapat Terjadi - Kadang-kadang, sistem mengikuti tren mungkin mengalami beberapa volatilitas yang ekstrem, namun pedagang harus tetap menggunakan sistemnya Ketidakmampuan untuk melakukannya akan menghasilkan Kegagalan yang terjamin. Sistem Pengambilan Keputusan Pada dasarnya, tujuan dengan sistem countertrend adalah membeli di titik terendah dan menjual dengan harga tertinggi. Perbedaan utama antara sistem tren dan berikut adalah sistem penghitung ulang tidak mengoreksi diri sendiri Dengan kata lain , Tidak ada waktu yang ditentukan untuk keluar dari posisi, dan ini menghasilkan potensi turun yang tidak terbatas Jenis Sistem Countertrend Berbagai tipe sistem dianggap sebagai sistem countertrend. Gagasan di sini adalah untuk membeli ketika momentum dalam satu arah mulai memudar Hal ini paling sering dihitung dengan menggunakan Osilator Misalnya, sinyal dapat dihasilkan saat indikator stokastik atau indikator kekuatan relatif lainnya berada di bawah titik-titik tertentu Ada jenis sistem perdagangan countertrend lainnya, namun semuanya memiliki tujuan mendasar yang sama - untuk membeli yang rendah dan menjual tinggi. Kekurangan dari Countertrend Following Systems. E mpirical Decision-Making Required - Sebagai contoh, salah satu faktor yang harus diputuskan oleh pengembang sistem adalah poinnya. Ts di mana indikator kekuatan relatif memudar. Volatilitas Ekstrim Dapat Terjadi - Sistem ini mungkin juga mengalami beberapa volatilitas ekstrem, dan ketidakmampuan untuk bertahan dengan sistem meskipun volatilitas ini akan mengakibatkan kegagalan yang terjamin. Kelemahan Tak Terbatas - Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, tidak terbatas Potensi downside karena sistem tidak mengoreksi diri sendiri tidak ada waktu yang ditentukan untuk keluar dari posisi. Kesimpulan Pasar utama dimana sistem perdagangan sesuai adalah pasar ekuitas, forex dan futures Masing-masing pasar memiliki kelebihan dan kekurangan Dua genre utama Sistem perdagangan adalah sistem mengikuti tren dan sistem countertrend Terlepas dari perbedaan mereka, kedua jenis sistem, dalam tahap perkembangannya, memerlukan pengambilan keputusan secara empiris dari pengembang. Selain itu, sistem ini tunduk pada volatilitas ekstrim dan ini mungkin menuntut beberapa Stamina - adalah penting bahwa pedagang sistem bertahan dengan sistemnya selama masa-masa ini Nstalment, kita akan melihat lebih dekat bagaimana merancang sistem perdagangan dan mendiskusikan beberapa perangkat lunak yang digunakan trader sistem untuk membuat hidup mereka lebih mudah. ​​Sistem Perancangan Merancang Sistem Anda - Bagian 2. Bagian sebelumnya mengenai perancangan sistem perdagangan memeriksa Berbagai jenis pasar untuk diperdagangkan, dan melihat dua genre dasar sistem berikut tren perdagangan berikut dan sistem countertrend Kedua strategi ini membentuk fondasi di mana semua sistem perdagangan dibangun, dan pasar menyediakan media di sesi kedua ini. Bagian tentang perancangan sistem perdagangan, kita memecah dua genre menjadi komponen individual, memeriksa proses pengambilan keputusan secara empiris dan, akhirnya, lihat bagaimana perangkat lunak merevolusi sistem perdagangan. Komponen Sistem Perdagangan Basis Seperti yang disebutkan dalam pendahuluan, perdagangan Sistem dibangun menggunakan parameter - kelompok aturan khusus yang menghasilkan titik masuk dan keluar untuk ekuitas tertentu Baik tren berikut dan countertr Sistem perdagangan akhir mematuhi empat prinsip dasar yang mengatur pembangunan sistem perdagangan Prinsip-prinsip ini juga merupakan karakteristik penting dari sistem yang efektif. Sistem ini harus menghasilkan uang - mudah dikatakan, namun sulit dilakukan Memaksimalkan tingkat pengembalian persen harus Tujuan utama Anda saat merancang sistem perdagangan. Sistem ini harus dapat membatasi risiko - Sulit untuk menggunakan sistem yang berfluktuasi antara tingkat tertinggi dan rendah yang ekstrim, tidak hanya menghambat kemampuan Anda untuk melikuidasi, tetapi juga dapat secara psikologis memajukan. Selanjutnya, Dengan membatasi risiko, Anda dapat mengurangi efek dari entri yang buruk misalnya, akan lama selama fluktuasi ke bawah. Parameter sistem harus stabil dan layak - Sistem perdagangan tidak dapat bergantung pada kebetulan atau keberuntungan Perancang sistem dapat memenuhi prinsip ini. Stabilitas dengan memperluas parameter dan tidak mengoptimalkan terlalu banyak dalam upaya meningkatkan peluang keberhasilannya Kelayakan parameter, Termasuk selip, dibahas di bagian kedua dari tutorial ini Sekali lagi, sangat penting untuk memperhitungkan selip saat merancang sistem. Kerangka waktu sistem harus stabil dan layak - Agar kerangka waktu sistem menjadi sukses, kebetulan dan beruntung. Seharusnya tidak memainkan faktor Kelayakan juga harus dipertimbangkan dalam contoh ini Jika kerangka waktu disetel terlalu berdekatan, jumlah frekuensi perdagangan yang dihasilkan mungkin tidak dimungkinkan karena keterbatasan perangkat lunak dan atau keterbatasan sisi pasar. Pengambilan Keputusan Pengambilan Keputusan Suatu sistem perdagangan memerlukan Perancang untuk membuat beberapa keputusan empiris yang secara langsung mempengaruhi kinerja sistem - jika tidak perlu pengambilan keputusan ini, semua orang akan kaya Berikut adalah beberapa faktor dasar yang harus diputuskan oleh perancang sistem dan beberapa pedoman. Jangka waktu mana yang harus saya gunakan Semua Ekuitas dapat dianalisis dari berbagai perspektif periode waktu, mulai dari satu menit sampai satu dekade atau lebih Memutuskan periode waktu untuk menguji ca N secara drastis mempengaruhi kinerja sistem Hasil yang lebih dapat diandalkan umumnya berasal dari periode waktu yang lebih lama, sementara periode pendek dapat menyesatkan saat menilai kondisi pasar riil Namun, ini tidak berarti bahwa hanya periode harga yang sangat lama yang harus digunakan Penting untuk diingat Ingatlah bahwa semakin lama periode waktu, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan keuntungan yang akan direalisasikan Perhatikan contoh berikut dari jangka panjang Microsoft yang lebih dari 20 tahun, dibandingkan dengan jangka pendeknya dalam beberapa minggu. Kita dapat dengan jelas Melihat bahwa jangka pendek bukanlah representasi yang akurat dari jangka panjang, dan sebaliknya Sebagai aturan umum, lima sampai 10 tahun adalah target yang baik untuk pedagang sistem jangka menengah sampai jangka panjang, dan enam bulan sampai lima tahun adalah Kisaran wajar untuk pedagang jangka pendek Sekali lagi, itu tergantung pada kapan Anda berencana untuk melikuidasi. Apa seri harga yang harus saya gunakan Sebagian besar ekuitas dipetakan pada rangkaian harga yang tidak terputus - yaitu, grafik terus berlanjut Saat memperdagangkan futures dan Beberapa ekuitas lainnya, bagaimanapun, ada pilihan untuk menggunakan data kontrak aktual, bukan kontinuitas kontrak Futures sendiri hanya bertahan beberapa bulan terakhir, dan backtesting sistem seringkali memerlukan satu tahun atau lebih data, pedagang sistem sering menggunakan futures berkelanjutan, yaitu Serangkaian kontrak digabungkan untuk menciptakan arus data yang terus-menerus. Sebagai aturan umum, pedagang jangka panjang harus tetap berpegang pada masa depan yang berkelanjutan, sementara pedagang jangka pendek harus menggunakan data kontrak aktual. Parameter dan pengaturan apa yang harus saya gunakan Kami mengeksplorasi ini lebih jauh Pada bagian selanjutnya yang membahas konstruksi sistem perdagangan Pada dasarnya, parameter dipilih dengan menebak dan memeriksa, atau menghasilkan simulasi buta, atau mengatur sekelompok parameter, dan kemudian menggunakan rata-rata untuk menentukan kinerjanya. Selagi, banyak faktor ini Dapat dipengaruhi oleh waktu likuiditas yang diinginkan sampai likuidasi, risiko dan banyak faktor lainnya, sehingga penting untuk meluangkan waktu untuk memutuskan mana yang bekerja. Terbaik untuk Anda. Perangkat Lunak dan Sistem Perdagangan Evolusi komputer mungkin merupakan kekuatan pendorong terbesar di balik sistem perdagangan. Awalnya, komputer baru saja digunakan untuk memecahkan angka sehingga akhirnya memperoleh kemampuan untuk melakukan simulasi, menghasilkan sinyal secara real-time, dan bahkan Tempat perdagangan untuk pedagang Beberapa perangkat lunak dirancang hanya sebagai platform dimana pengembang sistem dapat membangun sistem perangkat lunak lain menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk belajar dari pasar dan meningkatkan dirinya sendiri Beberapa perangkat lunak diinstal pada perangkat lunak hard drive pengguna lain hanya disediakan Online Berikut adalah beberapa program dasar yang digunakan oleh pengembang sistem. Perangkat Lunak Sisi-Sisi Klien Perangkat lunak sisi klien harus dipasang di komputer pengguna. Seringkali terhubung ke internet dan dapat memperoleh data real-time termasuk harga, berita , Dll Catatan beberapa perusahaan menagih Anda tidak hanya untuk perangkat lunak, tapi juga untuk data Aplikasi ini biasanya memungkinkan pengguna untuk menentukan jangka waktu, jenis p Arameters, dan lebih Salah satu fitur yang paling penting, bagaimanapun, memberi pengguna kemampuan untuk memprogram sebuah sistem Hal ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman sederhana yang seringkali spesifik untuk aplikasi yang digunakan dimana Anda dapat mengatur peraturan untuk menghasilkan sinyal jual dan beli - Ini kemudian muncul langsung di bagan Berikut adalah contoh aplikasi sisi klien yang disebut perangkat lunak sisi MetaTrader. Server-Side Software Server-terinstal di server jauh Seringkali, aplikasi ini mengembalikan sinyal yang ditampilkan ke publik dengan cara Halaman web atau basis pelanggan Ini menghilangkan kebutuhan akan perangkat lunak sisi klien selain browser web Selanjutnya, pengguna membayar biaya berlangganan kecil dibandingkan dengan membeli program dan membayar langganan data Akhirnya, pengguna tidak perlu mengembangkannya. Sistem, hanya menerima sinyal yang dihasilkan Tetapi Anda harus ingat bahwa perangkat lunak semacam ini sering kali rentan terhadap penipuan, sementara perangkat lunak sisi klien tidak Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trading Syste Ms Coding. Conclusion Sekarang Anda memiliki pemahaman dasar tentang sistem perdagangan yang Anda tahu seperti apa adanya, berbagai tipe sistem yang ada, faktor yang perlu diingat saat merancangnya, dan perangkat lunak yang digunakan untuk mempermudah trading sistem pada Anda Selanjutnya, Kami akan memeriksa bagaimana membangun sistem perdagangan dan menerapkannya. Pola Pola Integrasi Pola dalam Studi Kasus Praktik Sistem Perdagangan Obligasi. Oleh Jonathan Simon. Sangat mudah untuk menjauhkan diri dari kumpulan pola atau pola bahasa yang besar Pola adalah abstraksi sebuah gagasan dalam bentuk yang dapat digunakan kembali Seringkali, sifat pola generik yang sangat umum yang membuat mereka sangat berguna juga membuat mereka sulit dipahami. Terkadang hal terbaik untuk membantu memahami pola adalah contoh dunia nyata Bukan skenario yang dibuat-buat apa yang bisa terjadi tapi apa yang sebenarnya terjadi dan apa yang akan terjadi. Bab ini menerapkan pola untuk memecahkan masalah dengan menggunakan proses penemuan Sistem yang akan kita diskusikan adalah perdagangan obligasi. Sistem yang saya kerjakan selama dua tahun dari desain awal melalui produksi Kami akan mengeksplorasi skenario dan masalah yang dihadapi dan bagaimana mengatasinya dengan pola Ini melibatkan proses pengambilan keputusan untuk memilih suatu pola, serta bagaimana menggabungkan dan menyesuaikan pola yang sesuai. Kebutuhan sistem Dan ini semua dilakukan dengan mempertimbangkan kekuatan yang dihadapi dalam sistem nyata termasuk kebutuhan bisnis, keputusan klien, ar Persyaratan teknis dan teknis, serta integrasi sistem warisan Tujuan dari pendekatan ini adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai pola itu sendiri melalui aplikasi praktis. Membangun Sistem. Sebuah bank investasi Wall Street utama menetapkan untuk membangun sistem penetapan harga obligasi dalam sebuah Usaha untuk merampingkan alur kerja dari meja perdagangan obligasi mereka Saat ini, pedagang obligasi harus mengirimkan harga untuk sejumlah besar obligasi ke beberapa tempat perdagangan yang berbeda, masing-masing dengan antarmuka penggunanya sendiri Tujuan sistem ini adalah meminimalkan perkiraan harga semua Obligasi mereka dikombinasikan dengan fungsionalitas analitik lanjutan yang spesifik untuk pasar obligasi dalam satu antarmuka pengguna yang dienkapsulasi Ini berarti integrasi dan komunikasi dengan beberapa komponen melalui berbagai protokol komunikasi Aliran tingkat tinggi dari sistem terlihat seperti ini. Pertama, data pasar masuk ke dalam sistem Pasar Data adalah data mengenai harga dan sifat lain dari obligasi yang mewakili apa yang akan dilakukan orang G untuk membeli dan menjual obligasi di pasar bebas Data pasar segera dikirim ke mesin analisis yang mengubah data Analytics mengacu pada fungsi matematika untuk aplikasi keuangan yang mengubah harga dan atribut ikatan lainnya. Ini adalah fungsi generik yang menggunakan input. Variabel untuk menyesuaikan hasil fungsi dengan ikatan tertentu Aplikasi klien yang akan dijalankan pada setiap desktop trader akan mengkonfigurasi mesin analisis secara per trader, mengendalikan secara spesifik analisis untuk setiap obligasi yang ditawarkan oleh pedagang. Setelah analisis Diterapkan pada data pasar, data yang dimodifikasi dikirim ke berbagai tempat perdagangan dimana pedagang dari perusahaan lain dapat membeli atau menjual obligasi tersebut. Arsitektur dengan Pola. Dengan ikhtisar alur kerja sistem ini, kita dapat mendekati beberapa masalah arsitektural. Kami hadapi selama proses perancangan Mari kita lihat apa yang kita ketahui sampai sekarang Pedagang membutuhkan aplikasi yang sangat responsif pada kedua Windows NT sebuah D Solaris workstation Oleh karena itu, kami memutuskan untuk menerapkan aplikasi klien sebagai klien tebal Jawa karena kemandirian platform dan kemampuannya untuk merespon dengan cepat masukan pengguna dan data pasar. Di sisi server, kami mewarisi komponen warisan C yang sistem kami akan gunakan. Komponen data pasar berkomunikasi dengan infrastruktur pesan TIBCO Bus Informasi TIB. Kami mewarisi komponen berikut. Market Data Price Feed Server Menerbitkan data pasar yang masuk ke TIB. Analytics Engine Melakukan analisis pada data pasar yang masuk dan menyiarkan data pasar yang dimodifikasi ke Server TIB. Contribution Melakukan semua komunikasi dengan tempat perdagangan Tempat perdagangan adalah komponen pihak ketiga yang tidak dikendalikan oleh bank. Subsistem Data Pasar Lulus Subsistem Kontribusi Lulus Kami perlu memutuskan bagaimana subsistem yang terpisah dari klien, data pasar, dan kontribusi Java adalah Akan berkomunikasi Kita bisa memiliki klien tebal berkomunikasi langsung dengan le Server gacy, tapi itu akan membutuhkan logika bisnis yang terlalu banyak pada klien. Sebaliknya, kita akan membangun sepasang gateway Java untuk berkomunikasi dengan server warisan Gateway Harga untuk data pasar sebagai Gateway Kontribusi untuk mengirim harga ke tempat perdagangan Ini akan mencapai enkapsulasi yang bagus. Dari logika bisnis yang terkait dengan area ini Komponen saat ini dalam sistem ditunjukkan di bawah Koneksi yang ditandai sebagai indikasi bahwa kita masih tidak yakin bagaimana beberapa komponen akan berkomunikasi. Sistem dan komponennya. Pertanyaan komunikasi pertama adalah bagaimana mengintegrasikan Java tebal klien dan dua komponen server Java untuk pertukaran data Mari kita lihat empat gaya integrasi yang disarankan dalam buku ini File Transfer Shared Database Remote Prosedur Undangan dan Pesan Kita dapat menyingkirkan Database Bersama segera karena kami ingin membuat lapisan Abstraksi antara client dan database dan don t ingin memiliki kode akses database pada klien File Transfe R juga dapat dikesampingkan karena latency minimal diperlukan untuk memastikan harga saat ini dikirim ke tempat perdagangan. Hal ini membuat kita memiliki pilihan antara Remote Procedure Invocation atau Messaging. Platform Java menyediakan dukungan internal untuk Remote Procedure Doa dan Pesan Integrasi RPC-style dapat dicapai dengan menggunakan metode Remote Method RMI, CORBA, atau Enterprise Java Beans EJB Java Messaging Service JMS adalah API umum untuk integrasi gaya pesan Jadi, kedua gaya integrasi mudah diterapkan di Java. So yang akan bekerja lebih baik Untuk proyek ini, Remote Procedure Invocation atau Messaging Hanya ada satu contoh Gateway Harga dan satu contoh dari Gateway Kontribusi dalam sistem ini, namun biasanya Klien Tebal secara bersamaan terhubung ke layanan ini satu untuk setiap pedagang obligasi yang kebetulan masuk log Pada waktu tertentu Selanjutnya, bank ingin ini menjadi sistem harga generik yang bisa dimanfaatkan pada aplikasi lain. Jadi Selain sejumlah Think Web yang tidak diketahui, mungkin ada sejumlah aplikasi lain yang tidak diketahui dengan menggunakan data harga yang keluar dari Gateways. Klien Tebal atau aplikasi lain dengan menggunakan data harga cukup mudah menggunakan RPC untuk melakukan panggilan ke Gateways untuk mendapatkan Data harga dan proses pemanggilan Namun, data harga akan terus dipublikasikan, dan beberapa klien tertentu hanya tertarik pada data tertentu, sehingga mendapatkan data yang relevan ke klien yang tepat pada waktu yang tepat dapat menjadi sulit Klien dapat melakukan polling di Gateways, namun akan Buat banyak overhead Akan lebih baik bagi Gateways untuk membuat data tersedia bagi klien begitu tersedia. Namun, ini mengharuskan setiap Gateway untuk melacak klien mana yang saat ini aktif, dan yang menginginkan data tertentu apa Kemudian, ketika sebuah data baru tersedia yang akan terjadi berkali-kali per detik, Gateway harus membuat RPC untuk setiap klien yang tertarik untuk menyampaikan data ke clie. Nt Idealnya, semua klien harus diberi tahu secara bersamaan, sehingga setiap RPC perlu dibuat dalam thread konkurennya sendiri Ini bisa berhasil, namun semakin rumit sangat cepat. Messaging sangat menyederhanakan masalah ini Dengan Messaging kita dapat menentukan saluran terpisah untuk berbagai jenis Dari data harga Kemudian, ketika Gateway mendapatkan data baru, itu akan menambahkan pesan yang berisi data tersebut ke Saluran Publikasikan-Langganan untuk tipe data itu Sementara itu, semua klien yang tertarik pada jenis data tertentu akan mendengarkan saluran tersebut. Tipe itu Dengan cara ini, Gateways dapat dengan mudah mengirimkan data baru kepada siapapun yang tertarik, tanpa perlu mengetahui berapa banyak aplikasi pendengar yang ada atau apa adanya. Klien masih perlu untuk dapat memaknai perilaku di Gateways juga. Hanya ada dua Gateway, dan klien mungkin bisa memblokir sementara metode ini dipanggil secara serentak, seruan client-to-Gateway ini dapat dengan mudah diimplementasikan dengan menggunakan RPC. Namun, karena kita Sudah menggunakan pesan untuk komunikasi Gateway-ke-klien, pesan mungkin sama baiknya dengan cara menerapkan komunikasi client-to-gateway juga. Oleh karena itu, semua komunikasi antara Gateways dan klien akan dilakukan melalui pesan Karena semua Komponen ditulis di Jawa, JMS menyajikan pilihan yang mudah untuk sebagai sistem pesan Ini secara efektif menciptakan Bus Pesan atau arsitektur yang memungkinkan sistem masa depan berintegrasi dengan sistem saat ini dengan sedikit atau tidak ada perubahan pada infrastruktur pesan. Cara, fungsi bisnis aplikasi dapat dengan mudah digunakan oleh aplikasi lain yang dikembangkan bank. Komponen Java Berkomunikasi dengan JMS. JMS hanyalah sebuah spesifikasi dan kita perlu memutuskan sistem pesan yang sesuai dengan JMS Kami memutuskan untuk menggunakan JMS IBM MQSeries karena Bank adalah toko IBM, menggunakan server aplikasi WebSphere dan banyak produk IBM lainnya. Akibatnya, kita akan menggunakan MQSeries karena kita sudah memiliki Ave infrastruktur pendukung di tempat dan lisensi situs produk. Pertanyaan selanjutnya adalah bagaimana menghubungkan sistem pesan MQSeries dengan server Kontribusi C mandiri dan server Data Market and Analytics Engine TIBCO Kami memerlukan cara bagi konsumen MQSeries untuk Memiliki akses ke pesan TIB Tapi bagaimana mungkin kita bisa menggunakan pola Message Translator untuk menerjemahkan pesan TIB ke dalam pesan MQSeries Meskipun klien C untuk MQSeries berfungsi sebagai Penerjemah Pesan yang menggunakannya akan mengorbankan independensi server JMS Dan walaupun TIBCO memang memiliki API Java, Arsitek dan manajer pelanggan telah menolaknya Akibatnya, pendekatan Penerjemah Pesan harus ditinggalkan. Jembatan dari server TIB ke server MQSeries memerlukan komunikasi antara C dan Java Kita bisa menggunakan CORBA, tapi bagaimana dengan pesan yang lebih dekat. Lihatlah pola Message Translator yang menunjukkan bahwa ini terkait dengan Adaptor Saluran dalam penggunaan protokol komunikasi Inti Saluran Adaptor adalah untuk menghubungkan sistem non-pesan ke sistem pesan Sepasang adapter saluran yang menghubungkan dua sistem pesan adalah Messaging Bridge. Tujuan dari Messaging Bridge adalah untuk mentransfer pesan dari satu sistem pesan ke sistem lainnya. Ini adalah apa yang sedang kita lakukan dengan Kompleksitas bahasa Java yang ditambahkan ke dalam bahasa Jawa ke komunikasi C Kita bisa menerapkan bahasa lintas Cross Bridge dengan menggunakan kombinasi Adaptor Saluran dan CORBA Kami akan membangun dua server Adapter Channel yang ringan, satu di C mengelola komunikasi dengan TIB, dan satu di antaranya Java mengelola komunikasi dengan JMS Dua Channel Adapter yang merupakan Message Endpoint sendiri, akan saling berkomunikasi via CORBA Seperti pilihan kita untuk MQSeries, kita akan menggunakan CORBA daripada JNI karena ini adalah standar perusahaan. Jembatan perpesanan menerapkan pesan simulasi secara efektif. Terjemahan antara sistem pesan yang tampaknya tidak kompatibel dan bahasa yang berbeda. Penerjemah Pengembang menggunakan Kanal Adapte Diagram berikut menunjukkan perancangan sistem saat ini termasuk Gateways dan komponen lainnya Ini adalah contoh aplikasi pola yang baik Kami menggabungkan dua Adaptor Saluran dengan protokol non-pesan untuk menerapkan pola Message Translator, yang secara efektif menggunakan satu pola untuk menerapkan yang lain. Selain itu, kami mengubah konteks Saluran Adapter untuk menghubungkan dua sistem pesan dengan protokol terjemahan lintas bahasa non-pesan daripada menghubungkan sistem pesan ke sistem non-pesan. Sistem saat ini dengan Saluran Adaptor. Saluran Penyalur. Untuk bekerja dengan pola tidak hanya mengetahui kapan harus menggunakan pola mana, tapi juga cara menggunakannya secara efektif Setiap penerapan pola harus mempertimbangkan secara spesifik platform teknologi dan juga kriteria desain lainnya Bagian ini menerapkan proses penemuan yang sama untuk menemukan Penggunaan yang paling efisien dari Saluran Publish-Subscribe dalam konteks server data pasar yang berkomunikasi dengan t Mesin analisisnya. Data pasar waktu yang sebenarnya berasal dari umpan data pasar, server C yang menyiarkan data pasar di TIB Umpan data pasar menggunakan Saluran Publish-Subscribe terpisah untuk masing-masing obligasi. Ini adalah harga penerbitan untuk ini mungkin tampak sedikit ekstrem sejak Setiap ikatan baru membutuhkan saluran barunya sendiri Tapi ini tidak terlalu parah karena Anda sebenarnya tidak perlu membuat saluran di TIBCO Sebaliknya, saluran direferensikan oleh kumpulan topik hierarkis yang disebut subjek. Server TIBCO kemudian memfilter satu pesan mengalir menurut subjek. , Mengirim setiap subjek unik ke saluran virtual tunggal. Hasilnya adalah saluran pesan yang sangat ringan. Kita bisa membuat sistem yang menerbitkan beberapa saluran dan pelanggan hanya bisa mendengarkan harga yang mereka minati. Ini akan mengharuskan pelanggan untuk menggunakan Filter Pesan atau Konsumen Selektif untuk memfilter keseluruhan aliran data untuk harga obligasi yang menarik, menentukan apakah setiap pesan harus diproses sebagaimana diterima Mengingat bahwa E data pasar dipublikasikan di saluran khusus obligasi, pelanggan dapat mendaftar untuk mendapatkan pembaruan pada serangkaian obligasi. Hal ini memungkinkan pelanggan memfilter secara selektif berlangganan saluran dan hanya menerima pembaruan minat daripada memutuskan setelah pesan diterima. Penting untuk Perhatikan bahwa menggunakan beberapa saluran untuk menghindari penyaringan adalah penggunaan saluran pesan yang tidak standar. Dalam konteks teknologi TIBCO, kami benar-benar memutuskan apakah akan menerapkan atau menyaring filter atau memanfaatkan penyaringan saluran yang ada di dalam TIBCO - bukan apakah akan menggunakan begitu banyak Komponen berikutnya. Komponen berikutnya yang perlu disain adalah mesin analisis, server C TIB lain yang akan memodifikasi data pasar dan menyiarkannya kembali ke TIB Meskipun berada di luar cakupan pengembangan Java JMS kami, kami bekerja sama dengan C Tim untuk merancangnya karena kami adalah pelanggan utama mesin analisis. Masalah yang dihadapi adalah menemukan struktur saluran yang paling efisien dalam pemasangan kembali T data pasar yang baru dimodifikasi. Karena kita sudah memiliki satu Saluran Pesan khusus per ikatan yang diwarisi dari umpan harga data pasar, akan menjadi logis untuk memodifikasi data pasar dan menyiarkan kembali data pasar yang dimodifikasi pada obligasi yang didedikasikan Message Channel Tapi ini tidak akan work since the analytics modifying the bonds prices are trader specific If we rebroadcast the modified data on the bond Message Channel we will destroy the data integrity by replacing generic market data with trader specific data On the other hand, we could have a different message type for trader specific market data that we publish on the same channel allowing subscribers to decide which message they are interested in to avoid destroying the data integrity But then clients will have to implement their own filters to separate out messages for other traders Additionally, there will a substantial increase in messages received by subscribers, placing an unnecessary burden on them. There are two options. One Channel per Trader Each trader has a designated channel for the modified market data This way, the original market data remains intact and each trader application can listen to its specific traders Message Channel for the modified price updates. One Channel per trader per Bond Create one Message Channel per-trader per-bond solely for the modified market data of that bond For example, the market data for bond ABC would be published on channel Bond ABC while the modified market data for trader A would be published on Message Channel Trader A, Bond ABC , modified market data for trader B on Trader B, Bond ABC, and so on. One channel per trader. One channel per bond per trader. There are advantages and disadvantages to each approach The per-bond approach, for example, uses a lot more Message Channel In the worst-case scenario, the number of Message Channel will be the number of bonds total multiplied by the number of traders We can put upper bounds on the number of channels that will be created since we know that there are only around 20 traders and they never price more than a couple hundred bonds This puts the upper limit below the 10,000 range, which is not so outlandish compared to the nearly 100,000 Message Channel the market data price feed is using Also, since we are using the TIB and Message Channel are quite inexpensive, the number of Message Channel s is not a severe issue On the other hand, the sheer number of Message Channel s could be a problem from a management perspective Every time a bond is added a channel for each trader must be maintained This could be severe in a very dynamic system Our system, however, is essentially static It also has an infrastructure for automatically managing Message Channel s This combined with the inherited architecture of a legacy component using a similar approach minimizes the downside This is not to say we should make an unnecessarily excessive number of Message Channel s Rather, we can implement an architectural approach that uses a large number of Message Channel s when there is a reason. And there is a reason in this case that comes down to the location of logic If we implement the per trader approach, the Analytics Engine needs logic to group input and output channels This is because the input channels from the Analytics Engine are per bond and the output Message Channel s would be per trader, requiring the Analytics Engine to route all analytics input from multiple bonds for a particular trader to a trader specific output Message Channel This effectively turns the analytics engine into a Content-Based Router to implement custom routing logic for our application. Following the Message Bus structure, the Analytics Engine is a generic server that could be used by several other systems in the So we don t want to cloud it with system specific functionality On the other hand, the per-bond approach works since the idea of a trader owning the analytics output of bond prices is a company accepted practice The per-bond a pproach keeps the Message Channel separation of the market data feed intact, while adding several more Message Channel s Before we reach the client, we want a Content-Based Router to combine these several channels into a manageable number of channels We don t want the client application running on the trader s desktop to be listening to thousands or tens of thousands of Message Channel s Now the question becomes where to put the Content-Based Router We could simply have the C TIB Channel Adapter forward all of the messages to the Pricing Gateway on a single Message Channel This is bad for two reasons we would be splitting up the business logic between C and Java, and we would lose the benefit of the separate Message Channel s on the TIB side allowing us to avoid filtering later in the data flow Looking at our Java components, we could either place it in the Pricing Gateway or create an intermediary component between the Pricing Gateway and the client. In theory, if we persisted the bond - based separation of Message Channel s all the way to the client, the Pricing Gateway would rebroadcast pricing information with the same channel structure as the Pricing Gateway and Analytics Engine This means a duplication of all of the bond dedicated TIB channels in JMS Even if we create an intermediary component between the Pricing Gateway and the client, the Pricing Gateway will still have to duplicate all of the channels in JMS On the other hand, implementing logic directly in the Pricing Gateway allows us to avoid duplicating the large number of channels in JMS allowing us to create a much smaller number of channels in the order of one per trader The Pricing Gateway registers itself through the C TIB Channel Adapter as a consumer for each bond of every trader in the system Then the Pricing Gateway will forward each specific client only the messages related to that particular trader This way, we only use a small number of Message Channel s on the JMS end, while maximizing the ben efit of the separation on the TIB end. The complete Market Data Flow to the client. The Message Channel layout discussion is a good example of how integrating patterns is important The goal here was to figure out how to effectively use the Message Channel s Saying you use a pattern isn t enough You need to figure out how to best implement it and incorporate into your system to solve the problems at hand Additionally, this example shows business forces in action If we could implement business logic in any of our components, we could have gone with the per trader approach and implemented an overall more simple approach with many less channels. Selecting a Message Channel. Now that we know the mechanics of the communication between the Java JMS components and the C TIBCO components, and we have seen some Message Channel structuring, we need to decide which type of JMS Message Channel s the Java components should use to communicate Before we can choose between the different Message Channels av ailable in JMS, let s look at the high level message flow of the system We have two gateways Pricing and Contribution communicating with the client Market data flows to the client from the Pricing Gateway which sends it out to the Contribution Gateway The client application sends message to the Pricing Gateway to alter the analytics being applied to each bond The Contribution Gateway also sends messages to the Client application relaying the status of the price updates to the different trading venues. The system message flow. The JMS specification describes two Message Channel types, Point-to-Point Channel JMS Queue and Publish-Subscribe Channel JMS Topic Recall that the case for using publish-subscribe is to enable all interested consumers to receive a message while the case for using point-to-point is to ensure that only one eligible consumer receives a particular message. Many systems would simply broadcast messages to all client applications, leaving each individual client application to decide for itself whether or not to process a particular message This will not work for our application since there are a large number of market data messages being sent to each client application If we broadcast market data updates to uninterested trader, we will be unnecessarily wasting client processor cycles deciding whether or not to process a market data update. Point-to-Point Channel s initially sound like a good choice since the clients are sending messages to unique servers and visa versa But it was a business requirement that traders may be logged in to multiple machines at the same time If we have a trader logged in at two workstations simultaneously and a point-to-point price update is sent, only one of the two client applications will get the message This is because only one consumer on a Point-to-Point Channel can receive a particular message Notice that only the first of each group of a trader s client applications receives the message. Point-to-Point Messaging for Pri ce Updates. We could solve this using the Recipient List pattern, which publishes messages to a list of intended recipients, guaranteeing that only clients in the recipient list will receive messages Using this pattern, the system could create recipient lists with all client application instances related to each trader Sending a message related to a particular trader would in turn send the message to each application in the recipient list This guarantees all client application instances related to a particular trader would receive the message The downside of this approach is that it requires quite a bit of implementation logic to manage the recipients and dispatch messages. Recipient List for Price Updates. Even though point-to-point could be made to work, let s see if there is a better way Using Publish-Subscribe Channel s, the system could broadcast messages on trader specific channels rather than client application specific channels This way, all client applications processing messages for a single trader would receive and process the message. Publish-Subscribe Messaging for Price Updates. The downside of using Publish-Subscribe Channel s is that unique message processing is not guaranteed with the server components It would be possible for multiple instances of a server component to be instantiated and each instance process the same message, possibly sending out invalid prices. Recalling the system message flow, only a single communication direction is satisfactory with each Message Channel Server-to-client communication with publish-subscribe is satisfactory while client-to-server communication is not and client-server communication with point-to-point is satisfactory while server-client is not Since there is no need to use the same Message Channel in both directions, we can use each Message Channel only one direction Client-to-server communication will be implemented with point-to-point while server-to-client communication will be implemented with publish-subscribe Using this combination of Message Channel s, the system benefits from direct communication with the server components using point-to-point messaging and the multicast nature of publish-subscribe without either of the drawbacks. Message flow with Channel Types. Problem Solving With Patterns. Patterns are tools and collections of patterns are toolboxes They help solve problems Some think that patterns are only useful during design Following the toolbox analogy, this is like saying that tools are only useful when you build a house, not when you fix it The fact is that patterns are a useful tool throughout a project when applied well In the following sections we will use the same pattern exploration process we used in the previous section to solve problems in our now working system. Flashing Market Data Updates. Traders want table cells to flash when new market data is received for a bond, clearly indicating changes The Java client receives messages with new data which triggers a client data ca che update and eventually flashing in the table The problem is that updates come quite frequently The GUI thread stack is becoming overloaded and eventually freezing the client since it can t respond to user interaction We will assume that the flashing is optimized and concentrate on the data flow of messages through the updating process An examination of performance data shows the client application is receiving several updates a second some updates occurred less than a millisecond apart Two patterns that seem like they could help slow down the message flow are Aggregator and Message Filter. A first thought is to implement a Message Filter to control the speed of the message flow by throwing out updates received a small amount of time after the reference message As an example, lets say that we are going to ignore messages within 5 milliseconds of each other The Message Filter could cache the time of the last acceptable message and throw out anything received within the next 5 milliseco nds While other applications may not be able to withstand data loss to such an extent, this is perfectly acceptable in our system due to the frequency of price updates. Time based Message Filter. The problem with this approach is that not all data fields are updated at the same time Each bond has approximately 50 data fields displayed to the user including price We realize that not every field is updated in every message If the system ignores consecutive messages, it may very well be throwing out important data. The other pattern of interest is the Aggregator The Aggregator is used to manage the reconciliation of multiple, related messages into a single message, potentially reducing the message flow The Aggregator could keep a copy of the bond data from the first aggregated message, then update only new or changed fields successive messages Eventually the aggregated bond data will be passed in a message to the client For now, lets assume that the Aggregator will send a message every 5 mil liseconds like the Message Filter Later, we ll explore another alternative. Aggregator with partial successive updates. The Aggregator like any other pattern, is not a silver bullet it has its pluses and minuses that need to be explored One potential minus is that implementing an Aggregator would reduce the message traffic by a great amount in our case only if many messages are coming in within a relatively short time regarding the same bond On the other hand, we would accomplish nothing if the Java client only receives updates for one field across all of the traders bonds For example, if we receive 1000 messages in a specified timeframe with 4 bonds of interest, we would reduce the message flow from 1000 to 4 messages over that timeframe Alternatively, if we receive 1000 messages in the same timeframe with 750 bonds of interest, we will have reduced the message flow from 1000 to 750 messages relatively little gain for the amount of effort A quick analysis of the message updates proves t hat the Java client receives many messages updating fields of the same bond, and therefore related messages So, Aggregator is in fact a good decision. What s left is to determine how the Aggregator will know when to send a message it has been aggregating The pattern describes a few algorithms for the Aggregator to know when to send the message These include algorithms to cause the aggregator to send out its contents after a certain amount of time has elapsed, after all required fields in a data set have been completed, and others The problem with all of these approaches is that the aggregator is controlling the message flow, not the client And the client is the major bottleneck in this case, not the message flow. This is because the Aggregator is assuming the consumers of its purged messages the client application in this case are Event-Driven Consumer s, or consumers that rely on events from an external source We need to turn the client into a Polling Consumer or a consumer that continu ously checks for messages, so the client application can control the message flow We can do this by creating a background thread that continuously cycles through the set of bonds and updates and flashes any changes that have occurred since the last iteration This way, the client controls when messages are received and as a result, guarantees that it will never become overloaded with messages during high update periods We can easily implement this by sending a Command Message to the Aggregator initiating an update The Aggregator will respond with a Document Message containing the set of updated fields that the client will process. The choice of Aggregator over Message Filter is clearly a decision based solely on the business requirements of our system Each could help us solve our performance problems, but using the Message Filter would solve the problem at cost of the system data integrity. Major Production Crash. With the performance of the flashing fixed, we are now in production One day the entire system goes down MQSeries crashes, bringing several components down with it We struggle with the problem for a while and finally trace it back to the MQSeries dead letter queue an implementation of the Dead Letter Channel The queue grows so large that it brings down the entire server After exploring the messages in the dead letter queue we find they are all expired market data messages This is caused by slow consumers, or consumers that do not process messages fast enough While messages are waiting to be processed, they time out see the Message Expiration pattern and are sent to the Dead Letter Channel The excessive number of expired market data messages in the dead letter queue is a clear indication that the message flow is too great messages expire before the target application can consume them We need to fix the message flow and we turn to patterns for help slowing down the message flow. A reasonable first step is to explore solving this problem with the Aggregator as we recently used this pattern to solve the similar flashing market data control rate problem The system design relies on the client application to immediately forward market data update messages to the trading venues This means the system cannot wait to collect messages and aggregate them So the Aggregator must be abandoned. There are two other patterns that deal with the problem of consuming messages concurrently Competing Consumers and Message Dispatcher Starting with Competing Consumers the benefit of this pattern is the parallel processing of incoming messages This is accomplished using several consumers on the same channel Only one consumer processes each incoming message leaving the others to process successive messages Competing Consumers however, will not work for us since we are using Publish-Subscribe Channel s in server-to-client communication Competing Consumers on a Publish-Subscribe Channel channel means that all consumers process the same incoming message This results in mo re work without any gain and completely misses the goal of the pattern This approach also has to be abandoned. On the other hand, the Message Dispatcher describes an approach whereby you add several consumers to a pool Each consumer can run its own execution thread One main Message Consumer listens to the Channel and delegates the message on to an unoccupied Message Consumer in the pool and immediately returns to listening on the Message Channel This achieves the parallel processing benefit of Competing Consumers but works on Publish-Subscribe Channel s. The Message Dispatcher in context. Implementing this in our system is simple We create a single JMSListener called the Dispatcher, which contains a collection of other JMSListener s called Performers When the onMessage method of the Dispatcher is called, it in turn picks a Performer out of the collection to actually process the message The result of which is a Message Listener the Dispatcher that always returns immediately This guarantee s a steady flow of message processing regardless of the message flow rate Additionally, this works equally well on a Publish-Subscribe Channel s as it does on a Point-to-Point Channel s With this infrastructure, messages can be received by the client application at almost any rate If the client application is still slow to process the message after receiving them, the client application can deal with the delayed processing and potentially outdated market data rather than the messages expiring in the JMS Message Channel. The crash discussed in this section and the fix using the Message Dispatcher is an excellent example of the limits of applying patterns We encountered a performance problem based on a design flaw not allowing the client to process messages in parallel This greatly improved the problem, but did not completely fix it This is because the real problem was the client becoming a bottleneck This couldn t be fixed with a thousand patterns We later addressed this problem by refac toring the message flow architecture to route messages directly from the Pricing Gateway to the Contribution Gateway So patterns can help design and maintain a system, but don t necessarily make up for poor upfront design. Throughout this chapter, we have applied patterns to several different aspects of a bond trading system including solving initial upfront design problems and fixing a nearly job threatening production crash with patterns We also saw these patterns as they already exist in third party product, legacy components, and our JMS and TIBCO messaging systems Most importantly, these are real problems with the same types of architectural, technical and business problems we experience as we design and maintain our own systems Hopefully reading about applying patterns to this system helps give you a better understanding of the patterns as well as how to apply them to your own systems. Want to keep up-to-date Follow My Blog. Want to read more in depth Check out My Articles. Want to s ee me live See where I am speaking next. Find the full description of this pattern in Enterprise Integration Patterns Gregor Hohpe and Bobby Woolf ISBN 0321200683 650 pages Addison-Wesley. From Enterprise Integration to Enterprise Transformation. My new book describes how architects can play a critical role in IT transformation by applying their technical, communication, and organizational skills with 37 episodes from large-scale enterprise IT. Parts of this page are made available under the Creative Commons Attribution license You can reuse the pattern icon, the pattern name, the problem and solution statements in bold , and the sketch under this license Other portions of the text, such as text chapters or the full pattern text, are protected by copyright. Messaging Patterns Integration Patterns in Practice Case Study Bond Trading System.