So implementieren Sie eine Echtzeit-Aktienanalyse mit PHP und Kafka

Mit der Entwicklung des Internets und der Technologie sind digitale Investitionen zu einem Thema geworden, das den Menschen zunehmend Sorgen bereitet. Viele Anleger erforschen und studieren weiterhin Anlagestrategien in der Hoffnung, eine höhere Kapitalrendite zu erzielen. Im Aktienhandel ist die Aktienanalyse in Echtzeit für die Entscheidungsfindung sehr wichtig, und der Einsatz der Kafka-Echtzeit-Nachrichtenwarteschlange und der PHP-Technologie ist ein effizientes und praktisches Mittel.

1. Einführung in Kafka

Kafka ist ein von LinkedIn entwickeltes verteiltes Veröffentlichungs- und Abonnement-Messagingsystem. Die Hauptmerkmale von Kafka sind hohe Echtzeitdaten, schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit und die Unterstützung von Nachrichtenteilnehmergruppen zur Realisierung von Multicast-Nachrichten. Die Hauptkomponenten von Kafka sind Broker, Produzent und Verbraucher.

2. Einführung in PHP

PHP ist eine Skriptsprache, die häufig in der serverseitigen Webanwendungsentwicklung verwendet wird. PHP zeichnet sich durch einfache Syntax, schnelle Ausführungsgeschwindigkeit, einfache Erlernbarkeit und Verwendung usw. aus. Es ist eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen bei der Entwicklung von Webanwendungen.

3. So verwenden Sie Kafka und PHP, um eine Echtzeit-Aktienanalyse zu implementieren.

1. Wählen Sie die Kafka-Bibliothek von PHP.

PHP-Entwickler können die PHP-Bibliothek von Kafka verwenden, um Kafka zu verwenden. Es gibt einige großartige PHP-Kafka-Bibliotheken auf Github und Entwickler können je nach Bedarf die passende Bibliothek auswählen.

2. Erstellen Sie einen Kafka-Produzenten

Ein Kafka-Produzent ist eine Client-Anwendung, die Nachrichten an Kafka Broker sendet. Sie können die Kafka-Produzenten-API verwenden, um Nachrichten in Kafka-Themen zu schreiben.

In PHP können Sie den folgenden Code verwenden, um einen Kafka-Produzenten zu erstellen:

<?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);
  
?>

Im obigen Code erstellen wir zunächst eine Kafka-Produzenteninstanz und geben die Adresse des Kafka-Brokers mit der Methode addBrokers() an. Als Nächstes haben wir ein Kafka-Themenobjekt erstellt und mit der Methode „produzieren()“ einen Teil der Daten im JSON-Format in dieses Thema geschrieben. Schließlich wird die Persistenz der Nachricht durch den Aufruf der Methode „flush()“ sichergestellt.

3. Erstellen eines Verbrauchers

Ein Kafka-Verbraucher ist eine Clientanwendung, die Nachrichten von einem Kafka-Broker verarbeitet. Kafka-Konsumenten empfangen Nachrichten und führen entsprechende Aktionen mit ihnen aus, beispielsweise das Speichern in einer Datenbank oder das Rendern auf der Benutzeroberfläche.

In PHP können Sie den folgenden Code verwenden, um einen Kafka-Consumer zu erstellen:

<?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;
      }
    }
  
?>

Im obigen Code erstellen wir zunächst eine Consumer-Instanz und geben die Adresse des Kafka-Brokers mithilfe der Methode addBrokers() an. Als Nächstes erstellen wir ein Kafka-Themenobjekt und verwenden die Methode „consumeStart()“, um den Konsum zu starten. Konsumieren Sie abschließend die JSON-Daten in diesem Thema, indem Sie die Methode „consume()“ aufrufen.

4. Implementierung einer Echtzeit-Aktienanalyse

Bei der Echtzeit-Aktienanalyse müssen Daten vom Aktienmarkt von Kafka Broker genutzt, in Echtzeit verarbeitet und visualisiert werden, um Markttrends und -veränderungen besser zu verstehen. Entwickler können Diagrammbibliotheken wie Chart.js verwenden, um Daten an der Börse zu visualisieren. Das Folgende ist der Beispielcode:

<?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;
    }
}

Im obigen Beispielcode verwenden wir die Consumer-API von Kafka, um Daten im JSON-Format im Thema zu konsumieren, und verwenden dann Redis für die Datenspeicherung und -sortierung. Die Speichermethode besteht darin, den sortierten Satzdatentyp zu verwenden, den Aktiencode als Schlüssel zu verwenden, den Zeitstempel als Wert zu verwenden und die Aktieninformationen mit der Methode zadd () in Redis zu schreiben.

Nach dem Sammeln und Speichern von Aktiendaten können Sie Diagrammbibliotheken wie Chart.js verwenden, um die Daten auf der Benutzeroberfläche anzuzeigen und Benutzern die Durchführung von Aktienanalysen in Echtzeit zu erleichtern.

IV. Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt vor, wie man Kafka und PHP zur Implementierung einer Echtzeit-Bestandsanalyse verwendet, zeigt die Erstellung von Produzenten und Verbrauchern anhand von Codebeispielen und wie man Redis zum Verarbeiten und Speichern von Echtzeit-Bestandsdaten verwendet . Darauf aufbauend untersuchten wir auch, wie man Diagrammbibliotheken zur Visualisierung von Börsendaten nutzen kann. Hierbei handelt es sich um eine sehr praktische Technologie, mit der sich schnell Bestandsdaten ermitteln und analysieren lassen, um so bessere und vorteilhafte Anlageentscheidungen treffen zu können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie eine Echtzeit-Aktienanalyse mit PHP und Kafka. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!