⚡ 자동매매 데이터 직렬화

JSON·MessagePack·Protobuf·FlatBuffers — 트레이딩 데이터에 최적인 포맷을 찾는 실전 가이드

📑 목차

1. 왜 직렬화가 중요한가 — 트레이딩 시스템의 데이터 흐름과 포맷 비교
2. JSON 최적화 — orjson/ujson/simdjson 벤치마크, 키 축약, 스트리밍 파싱
3. MessagePack — 바이너리 진화, 압축 오더북, 스트리밍 처리, 배치 라이터
4. Protocol Buffers — 스키마 설계, 코드 생성, 스키마 진화 관리
5. FlatBuffers — 제로 카피 파싱의 극한 성능
6. 압축과 직렬화의 조합 — zstd/lz4/snappy 벤치마크, 딕셔너리 압축, 델타 인코딩
7. 부동소수점 정밀도와 금융 데이터 — Decimal, 고정소수점 인코딩
8. 실전 아키텍처와 포맷 선택 가이드 — 영역별 최적 포맷, 의사결정 트리

🎯 이런 분께 추천합니다

• JSON 파싱이 매매 봇의 병목인 분
• 내부 통신에 더 빠른 직렬화 포맷을 도입하고 싶은 분
• 틱데이터 저장 비용을 줄이고 싶은 분
• 부동소수점 정밀도 문제로 수수료/PnL 계산 오차를 겪는 분
• 마이크로서비스 간 Protobuf/gRPC 도입을 고려하는 팀

📌 핵심 내용

• 4대 직렬화 포맷 실전 벤치마크 코드 포함
• orjson으로 JSON 성능 5~7배 향상
• zstd 딕셔너리 압축과 델타 인코딩으로 저장 크기 80%+ 절감
• 고정소수점 인코딩으로 부동소수점 오차 완전 제거
• 영역별 최적 포맷 매핑과 의사결정 트리