"技术债务就像金融债务，适度的杠杆能加速发展，但失控的债务将吞噬所有利润" —— Ward Cunningham
在量化金融领域，技术架构的决策直接影响着每秒数百万笔交易的生死存亡。我们采用Golang构建低延迟交易引擎，Python处理策略研究，通过Grafana+InfluxDB+Loki构建实时监控体系，所有组件运行在Docker容器化环境中。这样的技术组合在提供高性能的同时，也带来了复杂的技术债务管理挑战。
| 类型 | 特征 | 典型案例 |
|---|---|---|
| 鲁莽/故意型 | 明知劣质仍快速推进 | 交易撮合引擎跳过单元测试部署 |
| 鲁莽/无意型 | 因知识欠缺引入债务 | Python策略代码缺乏类型注解 |
| 谨慎/故意型 | 为抢时间主动承担可控债务 | 暂时采用Redis替代更复杂的CEP引擎 |
| 谨慎/无意型 | 架构演进产生的意外副作用 | Golang微服务拆分后的监控盲区 |
我们通过静态分析工具链持续监测技术债务：
# Golang代码质量扫描
golangci-lint run --enable=govet,errcheck ./...
# Python技术债务检测
pylint --load-plugins=pylint_technical_debt quant_strategies/
# 架构依赖可视化
docker run -v $(pwd):/src nacyot/dependency-cruiser \\
--output-type dot src | dot -Tpng > dependency.png
（图示：技术债务监控看板指标一览，聚合代码质量、测试覆盖率和架构复杂度指标）
在金融交易系统中，放任任何一个小的代码坏味道都会导致系统质量的快速崩塌。
对于订单处理核心路径，必须假设所有可能故障都会发生。