求教高频套利策略中tick级数据处理的优化方案
各位量化同好，最近在开发一个基于期货跨期套利的高频策略，但在tick级数据处理上遇到了性能瓶颈。我们的系统目前在处理5个品种的tick数据时，从数据接收到信号生成存在约3ms的延迟，这对套利策略来说已经产生了显著影响。想请教几个具体问题：
1. 在Python环境下，除了用Cython加速外，有没有更优雅的实时tick处理方法？
2. 对于跨期价差计算，大家是如何处理不同合约tick时间不同步问题的？
3. 在订单簿重构时，如何平衡处理速度和内存占用的关系？
我们测试过直接内存映射的方式，但在高频场景下稳定性不够。也尝试过用Redis做数据缓冲，但引入了新的延迟。希望能听听实战中更优的解决方案，特别是处理过类似问题的朋友。
策略本身是传统的统计套利思路，但执行层面的优化空间还很大。欢迎技术细节的讨论，如果能分享一些性能优化的关键指标（比如单核处理能力）作为参考就更好了。
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