PHP와 Kafka를 사용하여 실시간 주식 분석을 구현하는 방법

인터넷과 기술의 발달로 디지털 투자에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 많은 투자자들은 더 높은 투자 수익을 얻기 위해 계속해서 투자 전략을 탐색하고 연구합니다. 주식거래에 있어서 실시간 주식분석은 의사결정에 매우 중요하며, Kafka 실시간 메시지 큐와 PHP 기술을 사용하는 것은 효율적이고 실용적인 수단입니다.

1. Kafka 소개

Kafka는 LinkedIn에서 개발한 처리량이 높은 분산 게시 및 구독 메시징 시스템입니다. Kafka의 주요 특징은 높은 실시간 데이터, 빠른 처리 속도, 메시지 멀티캐스트를 실현하기 위한 메시지 구독자 그룹 지원입니다. Kafka의 주요 구성 요소는 Broker, Producer 및 Consumer입니다.

2. PHP 소개

PHP는 서버 측 웹 애플리케이션 개발에 널리 사용되는 스크립팅 언어입니다. PHP는 간단한 구문, 빠른 실행 속도, 배우고 사용하기 쉬운 등의 특징을 가지고 있습니다. 웹 애플리케이션 개발에서 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

3. Kafka와 PHP를 사용하여 실시간 주식 분석을 구현하는 방법

1. PHP의 Kafka 라이브러리 선택

PHP 개발자는 Kafka의 PHP 라이브러리를 사용하여 Kafka를 사용할 수 있습니다. github에는 훌륭한 PHP Kafka 라이브러리가 있으며 개발자는 필요에 따라 적절한 라이브러리를 선택할 수 있습니다.

2. Kafka 생산자 만들기

Kafka 생산자는 Kafka Broker에 메시지를 보내는 클라이언트 애플리케이션으로 Kafka 생산자 API를 사용하여 Kafka 주제에 메시지를 쓸 수 있습니다.

PHP에서는 다음 코드를 사용하여 Kafka 생산자를 생성할 수 있습니다.

<?php
  
  $conf = new RdKafkaConf();
  $rk = new RdKafkaProducer($conf);
  $rk->setLogLevel(LOG_DEBUG);
  $rk->addBrokers("kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
  $topic = $rk->newTopic("stock-market");
  
  // 生产一条数据
  $messagePayload = '{"time": "2021-01-01 10:00:00", "symbol": "AAPL", "price": 125.67}';
  $topic->produce(RD_KAFKA_PARTITION_UA, 0, $messagePayload);
  $rk->flush(1000);
  
?>

위 코드에서는 먼저 Kafka 생산자 인스턴스를 생성하고 addBrokers() 메서드를 사용하여 Kafka 브로커의 주소를 지정합니다. 다음으로 Kafka 주제 개체를 생성하고 producer() 메서드를 사용하여 이 주제에 JSON 형식 데이터를 작성했습니다. 마지막으로, 플러시() 메서드를 호출하여 메시지의 지속성이 보장됩니다.

3. 소비자 생성

Kafka 소비자는 Kafka 브로커의 메시지를 소비하는 클라이언트 애플리케이션입니다. Kafka 소비자는 메시지를 수신하고 데이터베이스에 저장하거나 UI에 렌더링하는 등 적절한 작업을 수행합니다.

PHP에서는 다음 코드를 사용하여 Kafka 소비자를 생성할 수 있습니다.

<?php
  
  $conf = new RdKafkaConf();
  $rk = new RdKafkaConsumer($conf);
  $rk->addBrokers("kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
  $topicConf = new RdKafkaTopicConf();
  $topicConf->set("auto.commit.interval.ms", 100);
  $topicConf->set("offset.store.method", "broker");
  $topicConf->set("auto.offset.reset", "smallest");
  $topic = $rk->newTopic("stock-market", $topicConf);
  
  // 消费数据
  $topic->consumeStart(0, RD_KAFKA_OFFSET_STORED);
      while (true) {
      $msg = $topic->consume(0, 1000);
      switch ($msg->err) {
         case RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR:
          echo "Received message: " . $msg->payload . " (" . $msg->len . " bytes)
";
          break;
         case RD_KAFKA_RESP_ERR__PARTITION_EOF:
          echo "No more messages; will wait for more
";
          break;
         case RD_KAFKA_RESP_ERR__TIMED_OUT:
          echo "Timed out
";
          break;
         default:
          echo "Error: " . $msg->errstr . "
";
          break;
      }
    }
  
?>

위 코드에서는 먼저 소비자 인스턴스를 생성하고 addBrokers() 메서드를 사용하여 Kafka 브로커의 주소를 지정합니다. 다음으로 Kafka 토픽 객체를 생성하고 ConsumerStart() 메서드를 사용하여 소비를 시작합니다. 마지막으로 Consume() 메서드를 호출하여 이 주제의 JSON 데이터를 사용합니다.

4. 실시간 주식 분석 구현

실시간 주식 분석에서는 주식 시장의 데이터를 Kafka Broker에서 소비하고 실시간으로 처리하고 시각화하여 시장 동향과 변화를 더 잘 이해해야 합니다. 개발자는 Chart.js와 같은 차트 라이브러리를 사용하여 주식 시장의 데이터를 시각화할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

<?php
//读取配置文件数据信息，并连接 Redis
$redisConfig = require(__DIR__ . "/config/redis.php");
$client = new PredisClient([
    "scheme" => "tcp",
    "host" => $redisConfig["host"],
    "port" => $redisConfig["port"]
]);

//设置消费者
$conf = new RdKafkaConf();
$rkConsumer = new RdKafkaConsumer($conf);
$rkConsumer->addBrokers($kafkaBrokerAddress);
$topicConsumerConf = new RdKafkaTopicConf();
$topicConsumerConf->set("auto.commit.interval.ms", 100);
$topicConsumerConf->set("offset.store.method", "broker");
$topicConsumerConf->set("auto.offset.reset", "earliest");
$topic = $rkConsumer->newTopic($kafkaTopic, $topicConsumerConf);
$topic->consumeStart(0, RD_KAFKA_OFFSET_STORED);

//标记数据是否重复
$lastProcessedMessage = array();

while (true) {
    $msg = $topic->consume(0, 1000);
    if (empty($msg)) {
        // 无消息
        continue;
    }

    if ($msg->err == RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR) {
        $msgJson = json_decode($msg->payload, true);
        if (in_array($msgJson, $lastProcessedMessage)) {
            // 重复消息
            continue;
        }

        //写入redis中库存信息
        $redisKey = sprintf("%s:%s", "stock-market", $msgJson["symbol"]);
        $client->zadd($redisKey, time(), $msg->payload);
        $lastProcessedMessage[] = $msgJson;
    }
}

위 샘플 코드에서는 Kafka의 Consumer API를 사용하여 주제의 JSON 형식 데이터를 사용한 다음 Redis를 사용하여 데이터 저장 및 정렬을 수행합니다. 저장 방법은 정렬된 세트 데이터 유형을 사용하고, 주식 코드를 키로 사용하고, 타임스탬프를 값으로 사용하고, zadd() 메서드를 사용하여 주식 정보를 Redis에 쓰는 것입니다.

주식 데이터를 수집하고 저장한 후 Chart.js와 같은 차트 라이브러리를 사용하여 UI에 데이터를 표시하면 사용자가 실시간 주식 분석을 수행할 수 있습니다.

IV. 요약

이 글에서는 Kafka와 PHP를 활용해 실시간 주식 분석을 구현하는 방법을 소개하고, 코드 예시를 통해 생산자와 소비자를 생성하는 방법, Redis를 활용해 실시간 주식 데이터를 처리하고 저장하는 방법을 보여줍니다. . 이를 바탕으로 차트 라이브러리를 사용하여 주식 시장 데이터를 시각화하는 방법도 살펴보았습니다. 이는 더 좋고 유리한 투자 결정을 위해 주식 데이터를 신속하게 수집하고 분석하는 데 사용할 수 있는 매우 실용적인 기술입니다.

위 내용은 PHP와 Kafka를 사용하여 실시간 주식 분석을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!