交易系统API（Application Programming Interface）是量化交易和自动化交易系统与金融市场之间的桥梁，它允许程序员和交易者实时地发送交易指令和接收市场数据。为了保持实时调用并确保高效性，交易系统API通常会采用一系列技术和流程。以下是一些关键技术和具体流程的详细介绍。

1. 高速网络连接：为了减少数据传输延迟，交易系统API通常会连接到高速网络，有时甚至使用直连交易所的专线服务。
2. 分布式架构：API服务通常会部署在分布式服务器上，这样可以在全球范围内提供更低延迟的访问，并提高系统的可用性和容错能力。
3. 内存数据库：使用内存数据库如Redis可以大幅提高数据读写速度，对于需要快速响应的交易系统来说至关重要。
4. 消息队列：消息队列（如RabbitMQ、Kafka）可以帮助系统在高负载情况下平衡请求，确保数据的有序处理和异步传输。
5. 并发处理：通过多线程或异步编程模型，API可以同时处理多个请求，提高系统的吞吐量。
6. 数据压缩和二进制协议：使用数据压缩技术（如Gzip）和高效的二进制通信协议（如Protocol Buffers）可以减少数据传输的时间和带宽消耗。
7. 负载均衡：通过负载均衡器分配请求到多个API服务器，可以有效避免单点故障，并提高整体的处理能力。

具体流程

1. 请求处理：客户端（如量化交易系统）通过API发送交易请求，请求首先到达API服务器。
2. 身份验证：API服务器验证请求的合法性，通常通过API密钥或OAuth等机制进行。
3. 请求分发：通过负载均衡器将请求分发到不同的处理节点，确保系统可以处理高并发请求。
4. 数据处理：接收到请求的处理节点会从数据库或数据源获取所需的数据，或者执行必要的计算。
5. 消息队列：在处理过程中，如果需要等待其他系统的操作（如等待交易所的确认），请求可能会被放入消息队列中。
6. 执行交易：一旦获得所需数据或完成计算，系统会执行交易，并将交易指令发送到交易所。
7. 结果反馈：交易执行的结果会被反馈回API服务器，然后API服务器将结果返回给客户端。
8. 日志记录：整个过程中，所有的请求和响应都会被记录在日志中，以便于问题排查和性能监控。

通过上述技术和流程，交易系统API能够实现实时调用，为量化交易和自动化交易提供强有力的支持。