Bagaimana untuk melaksanakan analisis saham masa nyata menggunakan PHP dan Kafka

Dengan perkembangan Internet dan teknologi, pelaburan digital telah menjadi topik yang semakin membimbangkan orang ramai. Ramai pelabur terus meneroka dan mengkaji strategi pelaburan, dengan harapan memperoleh pulangan pelaburan yang lebih tinggi. Dalam perdagangan saham, analisis saham masa nyata adalah sangat penting untuk membuat keputusan, dan penggunaan baris gilir mesej masa nyata Kafka dan teknologi PHP adalah cara yang cekap dan praktikal.

1. Pengenalan kepada Kafka

Kafka ialah sistem pemesejan terbitan dan langganan berdaya tinggi yang dibangunkan oleh LinkedIn. Ciri-ciri utama Kafka ialah data masa nyata yang tinggi, kelajuan pemprosesan yang pantas dan sokongan untuk kumpulan pelanggan mesej untuk merealisasikan pelbagai hantaran mesej. Komponen utama Kafka ialah Broker, Pengeluar dan Pengguna.

2. Pengenalan kepada PHP

PHP ialah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan aplikasi web sebelah pelayan. PHP mempunyai ciri-ciri sintaks yang mudah, kelajuan berjalan pantas, mudah dipelajari dan digunakan, dsb. Ia adalah salah satu bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan dalam pembangunan aplikasi web.

3. Cara menggunakan Kafka dan PHP untuk melaksanakan analisis stok masa nyata

1. Pilih perpustakaan Kafka PHP

Pemaju PHP boleh menggunakan perpustakaan PHP Kafka untuk menggunakan Kafka. Terdapat beberapa perpustakaan PHP Kafka yang hebat di github dan pembangun boleh memilih perpustakaan yang sesuai mengikut keperluan mereka.

2. Buat pengeluar Kafka

Pengeluar Kafka ialah aplikasi pelanggan yang menghantar mesej kepada Broker Kafka Anda boleh menggunakan API pengeluar Kafka untuk menulis mesej ke dalam topik Kafka.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan kod berikut untuk mencipta pengeluar Kafka:

<?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);
  
?>

Dalam kod di atas, kami mula-mula mencipta contoh pengeluar Kafka dan nyatakan alamat Broker Kafka dengan kaedah addBrokers(). Seterusnya, kami mencipta objek topik Kafka dan menggunakan kaedah produce() untuk menulis sekeping data format JSON ke topik ini. Akhir sekali, kaedah flush() dipanggil untuk memastikan kegigihan mesej.

3. Mencipta Pengguna

Pengguna Kafka ialah aplikasi pelanggan yang menggunakan mesej daripada Broker Kafka. Pengguna Kafka menerima mesej dan melakukan tindakan yang sesuai ke atasnya, contohnya, menyimpan dalam pangkalan data atau pemaparan pada UI.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan kod berikut untuk mencipta pengguna Kafka:

<?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;
      }
    }
  
?>

Dalam kod di atas, kami mula-mula mencipta contoh pengguna dan menentukan alamat Broker Kafka menggunakan kaedah addBrokers(). Seterusnya, kami mencipta objek topik Kafka dan menggunakan kaedah consumeStart() untuk memulakan penggunaan. Akhir sekali, gunakan data JSON dalam topik ini dengan memanggil kaedah consume().

4. Melaksanakan analisis saham masa nyata

Dalam analisis saham masa nyata, data daripada pasaran saham perlu digunakan daripada Broker Kafka, diproses dalam masa nyata dan divisualisasikan untuk lebih memahami arah aliran dan perubahan pasaran. Pembangun boleh menggunakan perpustakaan carta seperti Chart.js untuk menggambarkan data dalam pasaran saham. Berikut ialah kod sampel:

<?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;
    }
}

Dalam kod sampel di atas, kami menggunakan API Pengguna Kafka untuk menggunakan data format JSON dalam topik, dan kemudian menggunakan Redis untuk penyimpanan dan pengisihan data. Kaedah storan ialah menggunakan jenis data set yang diisih, gunakan kod stok sebagai kunci, gunakan cap masa sebagai nilai, dan gunakan kaedah zadd() untuk menulis maklumat stok ke dalam Redis.

Selepas mengumpul dan menyimpan data stok, anda boleh menggunakan perpustakaan carta seperti Chart.js untuk memaparkan data pada UI bagi memudahkan pengguna melakukan analisis stok masa nyata.

IV Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Kafka dan PHP untuk melaksanakan analisis stok masa nyata, dan menunjukkan penciptaan pengeluar dan pengguna melalui contoh kod, dan cara menggunakan Redis untuk memproses dan menyimpan data stok masa nyata. . Berdasarkan perkara ini, kami juga meneroka cara menggunakan perpustakaan carta untuk menggambarkan data pasaran saham. Ini adalah teknologi yang sangat praktikal yang boleh digunakan untuk mendapatkan dan menganalisis data saham dengan cepat untuk keputusan pelaburan yang lebih baik dan berfaedah.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan analisis saham masa nyata menggunakan PHP dan Kafka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!