Aeron: Di Balik Sistem Pesan yang Menggerakkan Setengah Industri HFT
Aeron: Media Driver, memori bersama, log triple-buffered — arsitektur yang menetapkan standar untuk pesan latensi rendah.
Ketika membahas sistem pesan untuk perdagangan frekuensi tinggi, satu nama selalu muncul dalam setiap percakapan — Aeron. Dikembangkan oleh Martin Thompson dan tim Real Logic (kemudian Adaptive Financial Consulting), Aeron menjadi standar de facto untuk transmisi data di dunia di mana mikrodetik menentukan segalanya.
Dalam artikel ini, kami menguraikan Aeron menjadi bagian-bagiannya: Transport, Archive, Cluster, dan Sequencer. Kami menjelaskan cara kerjanya di dalam, di mana kekuatannya — dan di mana masalah mulai muncul.
TL;DR
- Aeron — sistem pesan open-source (Apache 2.0) untuk aplikasi latensi rendah
- Latensi IPC: ~250 ns round-trip via memori bersama
- Throughput: 20+ juta pesan per detik
- Empat produk: Transport (inti), Archive (rekam/putar ulang), Cluster (Raft), Sequencer (urutan total)
- Bahasa: Java (utama) + klien C (kurang lengkap)
- Digunakan oleh: puluhan perusahaan HFT, pembuat pasar, dan bursa efek
Bagian 1: Aeron Transport — Inti Sistem
Arsitektur: Media Driver

Komponen utamanya adalah Media Driver — sebuah proses terpisah (atau pustaka tertanam) yang mengelola semua transmisi data. Aplikasi berkomunikasi dengannya melalui memori bersama (file mmap di /dev/shm).
Struktur data utama:
- ManyToOneRingBuffer (MPSC) — perintah dari klien ke Media Driver
- BroadcastTransmitter/Receiver — respons dari Media Driver ke klien
- Log Buffers — log append-only triple-buffered untuk data
- Position Counters — penghitung atomik untuk koordinasi posisi
Performa
| Metrik | Nilai |
|---|---|
| IPC (memori bersama) RTT | ~250 ns |
| UDP unicast RTT (bare metal) | ~10 us |
| UDP unicast RTT (cloud, AWS) | <100 us |
| Throughput | >20M msg/detik |
| Aeron Premium (kernel bypass) P99 | 39 us |
Bagian 2: Aeron Archive — Rekam dan Putar Ulang
Archive merekam aliran pesan ke disk untuk diputar ulang dari posisi mana pun. Kasus penggunaan: audit regulasi, pemulihan dari crash, backtesting, debugging.
Bagian 3: Aeron Cluster — Konsensus Raft

Mesin state yang direplikasi dengan toleransi kesalahan untuk sistem di mana kehilangan pesan tidak dapat diterima (mesin pencocokan, manajemen order). Pemilihan pemimpin, replikasi log, pembacaan yang sangat konsisten.
Bagian 4: Aeron Sequencer — Pengurutan Total
Produk baru (2025) yang dioptimalkan untuk pasar modal. Menyediakan urutan global tunggal untuk semua peristiwa — kritis untuk mesin pencocokan dan pembuatan pasar multi-venue. Dibangun di atas Cluster. Produk komersial (closed-source).
Kelemahan

- Ketergantungan JVM — safepoint, jeda GC, pemanasan JIT
- Overhead Media Driver — lompatan tambahan melalui memori bersama
- Tidak ada kernel bypass bawaan — hanya UDP (io_uring, DPDK tidak didukung di open-source)
- SBE terpisah — skema XML, generator kode Java, langkah build terpisah
- Tidak ada zero-copy networking — data disalin dari soket ke log buffer
Alternatif
| Proyek | Bahasa | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|---|
| Aeron | Java/C | Matang, teruji, ekosistem lengkap | Overhead JVM, tidak ada kernel bypass (open-source) |
| ZigBolt | Zig | 20 ns SPSC, codec zero-copy, tanpa GC | Proyek muda (v0.2.1) |
| Chronicle Queue | Java | Persisten, miliaran msg/hari | GC JVM, berat |
| ZeroMQ | C | API sederhana, banyak transport | Tidak ada lapisan keandalan, tidak ada clustering |
Kami di Marketmaker.cc mengembangkan ZigBolt — alternatif Aeron open-source dalam Zig. Tanpa JVM, tanpa GC, codec comptime, latensi SPSC 20 ns. Baca selengkapnya di artikel ZigBolt kami.
Tautan:
- Aeron GitHub: github.com/real-logic/aeron
- Martin Thompson: mechanical-sympathy.blogspot.com
- ZigBolt (alternatif kami): artikel | situs
- Marketmaker.cc: marketmaker.cc
Kutipan
@article{soloviov2026aeron,
author = {Soloviov, Eugen},
title = {Aeron: Inside the Messaging System That Powers Half of the HFT Industry},
year = {2026},
url = {https://marketmaker.cc/id/blog/post/aeron-messaging-overview},
description = {Pembahasan mendalam arsitektur: Aeron Transport, Archive, Cluster, Sequencer.}
}
Penulis
Trading-systems engineer
Trading-systems engineer building bots since 2017: cross-exchange arbitrage (connected up to 30 venues), cointegration-based pairs arbitrage across spot and futures, scalping, news and sentiment-driven strategies, trend algorithms, and portfolio management and balancing algorithms. Also builds sub-millisecond order execution, big-data warehouses, backtesting engines, AI agents, and trading interfaces (incl. open-source profitmaker.cc). Stack: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, architecture.