构建实时交易系统是一项涉及高性能计算、低延迟通信、高并发处理和严格事务控制的技术挑战。以下是一些关键步骤和技术要点：

1. **架构设计**：
- **事件驱动架构（EDA）**：实时交易系统常采用事件驱动的微服务架构，以应对高频交易场景下的数据流处理需求。
- **水平扩展与分布式处理**：利用分布式计算框架如Apache Kafka、RabbitMQ等实现消息队列机制，进行解耦和异步处理，便于系统水平扩展。

2. **数据库技术选择**：
- **内存数据库**：如Redis、Memcached等用于存储高频访问的数据，降低读写延迟。
- **NewSQL数据库**：支持分布式事务和高并发操作，如TiDB、CockroachDB等，能够满足实时交易系统的强一致性要求。
- **时间序列数据库**：对于需要记录每笔交易的时间戳信息，可选用InfluxDB或OpenTSDB等专门针对时序数据优化的数据库。

3. **网络与硬件优化**：
- **低延迟网络**：使用高速交换机及低延时网络设备，减少数据在网络中的传输时间。
- **硬件加速**：考虑使用FPGA或者GPU进行特定运算任务加速，提高交易执行速度。

4. **事务处理与一致性保证**：
- **两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）**：确保在分布式环境下的事务原子性。
- **乐观锁/悲观锁**：根据业务场景合理选择锁策略，平衡并发性能与数据一致性的需求。

5. **监控与安全**：
- **实时监控与告警**：通过Prometheus、Grafana等工具对系统各项指标进行实时监控，并设置阈值告警。
- **容错与灾难恢复**：设计完善的备份与恢复策略，确保在异常情况下系统仍能快速恢复正常运行。
- **安全性保障**：实施严格的权限管理、数据加密以及防火墙策略，防范恶意攻击和数据泄露风险。

6. **测试与压测**：
- 通过模拟真实交易流量进行压力测试，评估系统的最大处理能力，并找出性能瓶颈进行优化。

综上所述，构建一个高效的实时交易系统不仅需要强大的底层技术支持，还需要从架构设计到运维管理全过程的精细打磨，以确保系统在复杂且高度竞争的金融市场环境下稳定、高效地运行。