打造 StockHouse：用 ClickHouse 实现实时市场分析

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原创最新推荐文章于 2026-11-08 15:53:23 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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本文字数：5552；估计阅读时间：14 分钟

作者：Lionel Palacin

本文在公众号【ClickHouseInc】首发

金融市场从不休眠。价格时时波动，交易以毫秒速度执行，行情每秒更新数千次。如何实时捕捉这些高频数据并将其转化为可用信息，是一项复杂的工程挑战。但如果拥有合适的技术栈，这一问题也能被优雅地解决。

StockHouse 是一个完整的演示项目，展示了如何通过 ClickHouse、Massive 和 Perspective 搭建一套实时流式市场分析应用。

你可以通过访问 https://stockhouse.clickhouse.com 在线体验该系统。

StockHouse 从 Massive 提供的 WebSocket API 实时接入市场行情数据，并将其高效写入 ClickHouse 数据库。同时，它通过网页仪表盘实现毫秒级数据可视化更新，完整演示了如何从数据采集、存储、聚合到实时展示，全流程处理高频、高吞吐量的市场数据。

为何要构建这样一个系统？

市场数据是检验实时分析系统能力的最佳场景：更新速度快、变动持续、数据规模大。而传统分析系统在面对每秒数百万次更新时，往往难以保持实时性和稳定性。

ClickHouse 则正好为此类场景而设计 —— 具备高性能写入、低延迟查询能力，同时对时间序列数据支持高效压缩。

StockHouse 将这些能力转化为实际产品原型，具体包括：

实时接入 Massive 提供的股票与加密货币数据流
使用针对时间序列优化的数据模型，实现高效插入与快速查询
借助 ClickHouse 的物化视图，进行低延迟的实时分析
构建交互式可视化界面，数据一更新即可自动呈现

该系统足够轻量，开发者可以本地运行调试；同时也具备可扩展性，能够支撑每秒处理数百万事件的高负载环境。无论你是构建交易仪表盘、实时分析工具，还是构建内部可观测系统，StockHouse 都是一个理想的起点。

架构总览：StockHouse 是如何构建的

StockHouse 由五个核心组件构成，形成了一个简洁高效的实时流处理架构：

1. 数据源：通过 Massive 的 WebSocket API 实时接入股票与加密货币市场数据流

2. 数据采集器（Ingester）：使用 Go 实现的服务，高性能消费数据流并写入 ClickHouse

3. 数据库层：基于 ClickHouse 的表与物化视图，专为低延迟、高吞吐分析场景优化

4. 后端接口：一个用 Node.js 编写的 API 服务，负责高效桥接前端与数据库

5. 前端可视化：使用 Vue.js 与 Perspective 构建的仪表盘，实现毫秒级图表更新

下面我们来看看这个架构背后的一些关键技术设计。

Go 实现的高性能采集器

StockHouse 的数据采集器使用 Go 编写，以便在处理高频数据流时保持出色的性能和资源效率。Go 的并发机制（如 goroutine 和 channel）使其能够非阻塞地同时处理多个 WebSocket 数据源。

在数据写入方面，采集器采用 ClickHouse 的原生二进制列式协议，避免了文本格式解析开销，大幅提升了写入吞吐能力。ClickHouse 的输入格式性能基准测试也验证了这一方案的效率。Netflix 在自建采集平台时也采用了相同做法。

这种架构支持每秒推送数百万行数据到 ClickHouse，同时确保延迟可控、资源占用可预期。每条交易、报价或行情记录都会按批处理方式写入，在保证实时性的同时兼顾系统吞吐。

整体来看，这是一套既能处理高频市场流、又可持续运行的稳定数据采集管道。

Perspective：前端的实时可视化引擎

在前端，StockHouse 选用了开源图表引擎 Perspective，它最初由摩根大通（J.P. Morgan）开发，并通过 FINOS 基金会对外开源。该工具专为处理大规模、持续变化的金融数据而设计，非常适合我们的实时场景。

Perspective 的核心计算引擎基于 C++，并被编译为 WebAssembly，可将聚合、透视、过滤等计算任务放在主线程之外执行。即便系统每秒处理上万次数据更新，也能保持 UI 的流畅响应。

其一大技术优势是原生支持 Apache Arrow —— 一种高性能的内存列式数据交换格式。

ClickHouse 同样支持以 Arrow 作为输出格式，意味着查询结果可以直接以二进制流方式发送到浏览器，完全跳过 JSON 解析，数据无需拷贝即可交给 Perspective 渲染。这种“零开销直连”架构极大提升了端到端数据传输效率。

最终效果是：StockHouse 仪表盘可以实时拉取 ClickHouse 数据，快速传入 Perspective 并立即渲染图表，在保持极低延迟和资源消耗的同时，确保可视化界面始终与市场数据保持同步，带来真正的“毫秒级响应”体验。

Node.js 的连接池优化：关键但轻量的中间层

在前端与 ClickHouse 数据库之间，我们设计了一个轻量级的 Node.js 后端。虽然体积小，但它在性能表现上起到了关键作用。

该服务通过维护一个持久的连接池，避免了每次查询都重新建立数据库连接所带来的资源开销。这种方式不仅节省了连接时间，还能复用查询上下文，确保请求执行时具备最低延迟。

对于像实时仪表盘这类高频、连续查询的场景而言，这样的优化非常关键 —— 即使每次查询只快上几毫秒，也可能是用户感受到“流畅”与“卡顿”的分界线。

利用物化视图进行预聚合处理

虽然 ClickHouse 在处理原始数据聚合时已经相当高效，但在实时分析中，每一毫秒的响应延迟都影响用户体验。

为进一步提升查询速度，StockHouse 在数据写入阶段就使用物化视图（Materialized View）完成预聚合操作。

举例来说，系统中用于展示加密货币行情的表，会持续更新每个交易对的每日价格信息。

如果每次查询都现算聚合数据，会增加不必要的延迟。而通过物化视图，我们可以在数据写入时自动完成这些聚合逻辑。

-- Create table to store daily crypto price information
CREATE TABLE agg_crypto_trades_daily
(
    `event_date` Date,
    `pair` LowCardinality(String),
    `open_price_state` AggregateFunction(argMin, Float64, UInt64),
    `last_price_state` AggregateFunction(argMax, Float64, UInt64),
    `volume_state` AggregateFunction(sum, Float64),
    `latest_t_state` AggregateFunction(max, UInt64)
)
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, pair);

-- MV to keep daily price information up to date
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_crypto_trades_daily TO agg_crypto_trades_daily
(
    `event_date` Date,
    `pair` String,
    `open_price_state` AggregateFunction(argMin, Float64, UInt64),
    `last_price_state` AggregateFunction(argMax, Float64, UInt64),
    `volume_state` AggregateFunction(sum, Float64),
    `latest_t_state` AggregateFunction(max, UInt64)
)
AS SELECT
    toDate(fromUnixTimestamp64Milli(t, 'UTC')) AS event_date,
    pair,
    argMinState(p, t) AS open_price_state,
    argMaxState(p, t) AS last_price_state,
    sumState(s) AS volume_state,
    maxState(t) AS latest_t_state
FROM crypto_trades
GROUP BY
    event_date,
    pair;

这样一来，实际用于前端查询的 SQL 语句就可以非常简单，通常几毫秒内即可返回结果，显著提升页面的实时性与交互性。

WITH toDate(now('UTC')) AS curr_day
    SELECT
        t.pair AS pair,
        argMaxMerge(t.last_price_state) AS last,
        argMinMerge(t.open_price_state) AS open,
        argMaxMerge(q.bid_state)        AS bid,
        argMaxMerge(q.ask_state)        AS ask,
        round(((last - open) / open) * 100, 2) AS change,
        sumMerge(t.volume_state)                AS volume,
        toUnixTimestamp64Milli(now64()) -
        greatest(maxMerge(t.latest_t_state), maxMerge(q.latest_t_state)) AS last_update
    FROM stockhouse.agg_crypto_trades_daily AS t
    LEFT JOIN stockhouse.agg_crypto_quotes_daily AS q
        USING (event_date, pair)
    WHERE event_date = curr_day
    AND pair in ('BTC-USD','ETH-USD','XRP-USD','ZEC-USD','ALEO-USD','SOL-USD','DASH-USD','SUI-USD','ICP-USD','NEAR-USD','TAO-USD','DOGE-USD','HBAR-USD','LINK-USD','ZK-USD','LTC-USD','XLM-USD','ADA-USD','ZEN-USD','ALCX-USD','APT-USD','USDT-USD','SEI-USD','SYRUP-USD','ONDO-USD','AERO-USD','DOT-USD','USDC-USD','XTZ-USD','MINA-USD','FIL-USD','AAVE-USD')
    GROUP BY pair
    ORDER BY pair ASC

这种“原始数据 → 实时聚合 → 可视化”的架构模式，是在 ClickHouse 中平衡数据灵活性与响应速度的标准实践。原始明细数据仍然保留，便于做历史回溯或复杂分析，而预聚合表则确保前端界面始终保持实时、流畅。

架构全景：五步打造毫秒级实时分析平台

整个系统的工作流程如下：

1. 数据接入：Massive 通过 WebSocket 持续推送实时市场数据

2. 数据采集：Go 编写的采集服务解析流数据并通过原生接口高效写入 ClickHouse

3. 实时聚合：物化视图在写入阶段完成预聚合处理，提升查询响应速度

4. 中间服务：Node.js 后端通过连接池高效转发查询请求

5. 前端展示：基于 Vue 和 Perspective 构建的仪表盘实现毫秒级数据可视化刷新

最终呈现的，是一个始终与市场行情保持同步的流畅、响应迅速的实时仪表盘。

上手体验：亲自部署你的 StockHouse

你可以直接访问在线演示：[stockhouse.clickhouse.com]，也可以参考 GitHub 仓库提供的安装说明在本地快速部署属于你自己的版本。

即可将实时行情流入你自己的 ClickHouse 实例中开始分析。Massive 提供免费的基础接入额度，付费版本支持无限制 API 调用及完整数据访问，非常适合从原型验证到正式部署的全流程需求。

此外，如果你更倾向于使用 SQL 直接探索数据，StockHouse 的原始数据也已开放至 https://play.clickhouse.com，欢迎试用。

结语：从演示到参考架构

StockHouse 不只是一个演示系统，更是一套可复制的参考架构，适用于任何构建实时分析系统的开发者与团队。

它展示了如何将三种核心能力组合在一起：实时数据流处理（由 Massive 提供）；高性能分析引擎（ClickHouse 提供极速写入与查询）；高效可视化层（Perspective 带来毫秒级图表刷新体验）。

无论你正在追踪金融市场、分析物联网传感器数据，还是构建基础设施监控平台，核心理念都是一致的：快速采集、结构化存储、极速响应，只要架构合理，实时系统也可以既灵活又高效。

征稿启示

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