股票交易信息实时大屏（Kafka+storm+Redis+DataV）

目录

引言

需求分析：

思路

数据源：

数据传输：

数据处理：

数据统计：

数据可视化：

数据提取：

技术栈

技术实现

前端界面搭建

        布局:

​        组件：        

        通信：

 Redis客户端搭建

        依赖：

        Controller示例：

        Service示例：

       storm拓扑示例：

        核心统计bolt：

        统计结果持久化bolt：

        Redis连接池：

---

股票大数据统计展屏（基于docker搭建的storm、zookeeper、kafka集群实现）

引言

        前面的文章已经基于Docker-compose搭建kafka、storm、zookeeper集群，并对集群进行了测试。首先使用kafka读取文件数据，而后将数据发送给storm，最后使用storm实现对股票交易量以及交易金额的实时统计。

        经过了之前的关于实时流计算组件的学习，对storm、kafka、zookeeper一列大数据组件有了一定的了解。《实时计算》这门课程的大作业要求我们实时接收、处理数据模拟器中的数据，并且按照要求展示到前端。

需求分析：

        (a) 订单的已处理速度，单位为“条/秒”；

        (b) 近 1 分钟与当天累计的总交易金额、交易数量；

        (c) 近 1 分钟与当天累计的买入、卖出交易量；

        (d) 近 1 分钟与当天累计的交易金额排名前 10 的股票信息；

        (e) 近 1 分钟与当天累计的交易量排名前 10 的交易平台；

        (f)  展示全国各地下单客户的累计数量（按省份），在地图上直观展示；

        (g) 展示不同股票类型的交易量分布情况；

        

思路

数据源：

        数据来源于老师提供的股票数据模拟器，该模拟器将会产生如下图的股票数据。关于数据源的获取，考虑使用kafka循环读取文件末尾的数据。

数据传输：

        当kafka将文件中的数据读取到消息队列时，便将该数据向storm发送。

数据处理：

        1、storm使用spout接收来自kafka的数据，而后将数据传递给bolt，通过bolt直接进行统计

        2、storm使用spout接收来自kafka的数据，而后将数据传递给bolt，在bolt中主要将原始数据重构为适合Hbase存储结构并且方便统计的数据格式，最后将重构的数据存入Hbase中。

数据统计：

        1、使用队列存储需要统计的数据量。使用队列储存数据的time作为时间窗口，将新来的数据的time插入队列后对其进行排序，查看队首队尾长度，累计到1min便将存储数据的队列头部元素弹出，每次弹出的元素通过一个变量对其进行相加吸收，如此每分钟的量与累计的量都能够统计到。

        2、重构后的数据根据不同的统计任务具有不同的Rowkey，根据任务需求进行不同的查询。

数据可视化：

        前端基于vue3框架使用dataV实现数据大屏前端页面搭建，并且按照要求每秒向redis/Hbase请求需要展示的数据。

数据提取：

        后端基于Spring boot整合redis实现高并发的redis访问，根据前端的key取出value返回。

技术栈

        kafka、storm、zookeeper、redis、vue3

技术实现

前端界面搭建

        布局:

        将屏幕分为左中右三部分，其中的每部分又分为上中下三部分，从左到右，从上到下依次用于显示实时交易金额/交易量统计、交易金额排名（累计/每分钟）、不同地区用户下单量、订单处理速度、交易量分布情况、实时买入/卖出交易量统计、交易量排名（累计/每分钟）

        组件：        

        组件上主要使用echarts构建排名轮播图、油量表、地图、交易分布饼图

        通信：

        使用axios实现与后端的通信

//用于请求后端数据的接口
//获取订单的处理速度
export const getSpeed = (params: StockDataV.ReqPriceRank) => {
  console.log("getSpeed", params);
  return http.get(`/redis/getSpeed`, params);
};

  /**
   * @description 常用请求方法封装
   */
  get(url: string, params?: object, _object = {}): Promise> {
    return this.service.get(url, { params, ..._object });
  }

class RequestHttp {
  service: AxiosInstance;
  public constructor(config: AxiosRequestConfig) {
    // instantiation
    this.service = axios.create(config);

    /**
     * @description 请求拦截器
     * 客户端发送请求 -> [请求拦截器] -> 服务器
     * token校验(JWT) : 接受服务器返回的 token,存储到 vuex/pinia/本地储存当中
     */
    this.service.interceptors.request.use(
      (config: CustomAxiosRequestConfig) => {
        const userStore = useUserStore();
        // 当前请求不需要显示 loading，在 api 服务中通过指定的第三个参数: { loading: false } 来控制
        config.loading ?? (config.loading = true);
        // config.loading && showFullScreenLoading();
        if (config.headers && typeof config.headers.set === "function") {
          config.headers.set("x-access-token", userStore.token);
        }
        return config;
      },
      (error: AxiosError) => {
        return Promise.reject(error);
      }
    );

    /**
     * @description 响应拦截器
     *  服务器换返回信息 -> [拦截统一处理] -> 客户端JS获取到信息
     */
    this.service.interceptors.response.use(
      (response: AxiosResponse) => {
        const { data } = response;
        const userStore = useUserStore();
        tryHideFullScreenLoading();
        // 登陆失效
        if (data.code == ResultEnum.OVERDUE) {
          userStore.setToken("");
          router.replace(LOGIN_URL);
          ElMessage.error(data.msg);
          return Promise.reject(data);
        }
        // 全局错误信息拦截（防止下载文件的时候返回数据流，没有 code 直接报错）
        if (data.code && data.code !== ResultEnum.SUCCESS) {
          ElMessage.error(data.msg);
          return Promise.reject(data);
        }
        // 成功请求（在页面上除非特殊情况，否则不用处理失败逻辑）
        return data;
      },
      async (error: AxiosError) => {
        const { response } = error;
        tryHideFullScreenLoading();
        // 请求超时 && 网络错误单独判断，没有 response
        if (error.message.indexOf("timeout") !== -1) ElMessage.error("请求超时！请您稍后重试");
        if (error.message.indexOf("Network Error") !== -1) ElMessage.error("网络错误！请您稍后重试");
        // 根据服务器响应的错误状态码，做不同的处理
        if (response) checkStatus(response.status);
        // 服务器结果都没有返回(可能服务器错误可能客户端断网)，断网处理:可以跳转到断网页面
        if (!window.navigator.onLine) router.replace("/500");
        return Promise.reject(error);
      }
    );
  }
export default new RequestHttp(config);

 Redis客户端搭建

        依赖：

		
			org.springframework.boot
			spring-boot-starter-web
		

		
			org.springframework.boot
			spring-boot-starter-test
			test
		
		
		
			org.projectlombok
			lombok
			1.18.22
			provided
		
		
		
			org.springframework.boot
			spring-boot-starter-data-redis
			
				
					lettuce-core
					io.lettuce
				
			
		
		
			redis.clients
			jedis
		
		
		
			org.apache.commons
			commons-pool2
		
		
			com.fasterxml.jackson.core
			jackson-core
			2.14.2
		
		
		
			com.fasterxml.jackson.core
			jackson-databind
			2.14.2
		
		
			com.fasterxml.jackson.core
			jackson-annotations
			2.14.2
		
	

        Controller示例：

        该段代码通过RequestMapping配置了访问的路有，而后调用service层具体实现前端的请求

/**
 * @description: 后段controller
 * @author: qincheng
 */
@RestController
@RequestMapping("redis")
public class RedisController {

    private final StockService stockService;
    public RedisController(StockService stockService){
        this.stockService = stockService;
    }

    @RequestMapping("getVPValue")
    public ResponseEntity getValue(@RequestParam("totalPrice") String totalPrice, @RequestParam("totalVolume") String totalVolume,
                                               @RequestParam("perMinPrice") String perMinPrice, @RequestParam("perMinVolume") String perMinVolume){
        System.out.println("totalPrice "+totalPrice);
        StockDataV value = stockService.getPriceVolume(totalPrice, totalVolume, perMinPrice, perMinVolume);
        if (value != null){
            return ResponseWrapper.responseEntityAccept(value);
        }else {
            return ResponseWrapper.responseEntityFail("未找到key");
        }
    }
}

        Service示例：

        该段代码根据前端的参数向redis请求数据，由于存储的数据是小数位数过长，使用了一个工具类对其进行保留三位小数

@Service
public class StockService {
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    public StockService(StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
    public StockDataV getPriceVolume(String totalPriceKey, String totalVolumeKey, String perMinPriceKey, String perMinVolumeKey){
        ConvertValue convertValue = new ConvertValue();
        // 向redis请求数据
        String perMinPrice = convertValue.displayDecimal(stringRedisTemplate.opsForValue().get(perMinPriceKey));
        String totalPrice = convertValue.displayDecimal(stringRedisTemplate.opsForValue().get(totalPriceKey));
        String perMinVolume = stringRedisTemplate.opsForValue().get(perMinVolumeKey);
        String totalVolume = stringRedisTemplate.opsForValue().get(totalVolumeKey);
//        System.out.println("perMinPrice " + perMinPrice);
        // 使用StockDataV存储数据
        StockDataV stockDataV = new StockDataV();
        stockDataV.setPerMinPrice(perMinPrice);
        stockDataV.setPerMinVolume(perMinVolume);
        stockDataV.setTotalVolume(totalVolume);
        stockDataV.setTotalPrice(totalPrice);
        return stockDataV;
    }

       storm拓扑示例：

        该段代码创建了一个拓扑并设置了两个bolt用于统计交易金额与交易量以及将统计结果插入到Redis数据库中

public class TopologyForStock {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 配置拓扑
        TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
        // 配置spout
        KafkaSpoutConfig kafkaSpoutConfig = KafkaSpoutConfig.builder("192.168.43.219:9092,192.168.43.219:9093,192.168.43.219:9094", "stock_2_1").setProp(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "kafkaSpoutTestGroup").build();
//        KafkaSpoutConfig kafkaSpoutConfig = KafkaSpoutConfig.builder("broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092", "stock_4").setProp(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "kafkaSpoutTestGroup").build();
        // 设置spout
        topologyBuilder.setSpout("kafka-spout", new KafkaSpout<>(kafkaSpoutConfig), 4);
        // 设置bolt1 处理交易金额与交易量
        topologyBuilder.setBolt("process-bolt", new TradeVPBolt(), 2).allGrouping("kafka-spout");
        // 设置bolt1_1 向redis插入数据
        topologyBuilder.setBolt("next-bolt1", new TradeVPBolt1(), 4).allGrouping("process-bolt");
        // 配置
        Config config = new Config();
//        config.setMessageTimeoutSecs(600);
        config.setMaxSpoutPending(200);
        config.setNumAckers(6);
        config.setNumWorkers(6);
        // 提交topology
//        StormSubmitter.submitTopology("stockStatistic", config, topologyBuilder.createTopology());
        // 创建本地集群进行测试
        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
        cluster.submitTopology("LocalReadingFromKafkaApp", config, topologyBuilder.createTopology());

    }
}

        核心统计bolt：

        为了统计累计的交易金额与每分钟的交易金额，设计了一个时间窗口、丢弃累积容器以及一个在时间窗口限制下的交易金额记录队列，具体实现思路：每当接收到数据时，提取数据中time放入时间窗口，并对其排序，查看队首与队尾的时间间隔是否达到1分钟，若是则丢弃队首的time数据，同时丢弃交易金额记录队列队首的元素，并将其与迭起累积容器相加，通过这样一个算法便能够实现每分钟与累积的交易金额的统计，针对多个不同实体的交易金额情况统计，则通过一个Map数据结构实现，实体名称作key，交易金额记录队列作值。

/**
 *统计交易金额与交易量
 **/
public class TradeVPBolt extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;
    private Map> tradeVolumeMap;
    private Map tradeVolumePopMap;
    private Map> totalPriceMap;
    private Map totalPricePopMap;
    private List timeWindow;
    private TimeFormatter timeFormatter;
    private Long startTime;
    private Long count;
    @Override
    public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
        this.collector = outputCollector;
        // 创建交易量记录map
        tradeVolumeMap = new HashMap<>();
        // 创建交易量 丢弃记录Map
        tradeVolumePopMap = new HashMap<>();
        // 创建总金额记录map
        totalPriceMap = new HashMap<>();
        // 创建总金额 丢弃记录Map
        totalPricePopMap = new HashMap<>();
        // 初始化timeFormatter
        timeFormatter = new TimeFormatter();
        // 初始化有序定长队列 作时间窗口
        timeWindow = new LinkedList<>();
        // 初始化开始时间
        startTime = 0L;
        // 初始化处理的单数
        count = 0L;
    }

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        // 获取到spout的数据，将数据设计为特定的RowKey格式
        String value = tuple.getStringByField("value");
        // 将消息拆分
        String[] parts = value.split(" ");
//        System.out.println(value);
        // 取出需要的字段
        if (parts.length > 1) {
            // 取出time
            String time = parts[0] + " " + parts[1];
//            System.out.println(time);
            Long formattedTime = timeFormatter.convertTime(time);
            // 取出trade_code code parts[2]
            String key = "total";
            // 取出省份
            String province = parts[7];
            // 取出price与volume
            double price = Double.parseDouble(parts[4]);
            long volume = Long.parseLong(parts[5]);
            double totalPrice = price * volume;
            // 创建一分钟时间窗口 有可能先产生的数据 后到！！
            // 创建一个有序定长的队列 作时间窗口
            timeWindow.add(formattedTime);
            // 将时间窗口排序
            Collections.sort(timeWindow);
            if (tradeVolumeMap.containsKey(key)){
                // 累积交易量 将新接受到了的数据压入队列
                tradeVolumeMap.get(key).add(volume);
                // 累积交易金额
                totalPriceMap.get(key).add(totalPrice);
                // 窗口时间达到1分钟 便记录1分钟的交易量 丢弃队列最前面的交易量 记录丢交易量的总数
                if (timeWindow.get(timeWindow.size() - 1) - timeWindow.get(0) >= 60000){

                    // 弹出第一个时间点
                    timeWindow.remove(0);
                    // 弹出交易量记录map的头部元素
                    Long poppedVolume = tradeVolumeMap.get(key).poll();
                    // 弹出交易金额记录map的头部元素
                    Double poppedPrice = totalPriceMap.get(key).poll();
                    if (poppedVolume != null) {
                        // 取出丢弃记录map 与 新丢弃值相加
                        Long curTradeVolume = tradeVolumePopMap.get(key);
                        tradeVolumePopMap.put(key, poppedVolume + curTradeVolume);
                    }
                    if (poppedPrice != null) {
                        // 取出丢弃记录map 与 新丢弃值相加
                        Double curTradePrice = totalPricePopMap.get(key);
                        totalPricePopMap.put(key, poppedPrice + curTradePrice);
                    }
                }
            }else {
                // 创建动态数组队列
                Deque longDeque = new ArrayDeque<>();
                longDeque.add(volume);
                tradeVolumeMap.put(key, longDeque);
                // 初始化tradeVolumePopMap
                tradeVolumePopMap.put(key, 0L);
                // 创建动态数组队列
                Deque doubleDeque = new ArrayDeque<>();
                doubleDeque.add(totalPrice);
                totalPriceMap.put(key, doubleDeque);
                totalPricePopMap.put(key, 0.0);
            }
//            System.out.println("1"+tradeVolumeMap);
//            System.out.println(tradeVolumePopMap);
//            System.out.println("-----------------------------------------------");
            // 创建一个线程安全的交易量map 用于emit
            CreateCopy createCopy = new CreateCopy();
            Map> copyTradeVolumeMap = createCopy.copyForVolume(tradeVolumeMap);
            // 创建一个线程安全的 丢弃交易量map 用于emit
            Map copyTradeVolumePopMap = createCopy.copyForVolumePop(tradeVolumePopMap);
            // 交易金额
            Map> copyTotalPriceMap = createCopy.copyForPrice(totalPriceMap);
            // 创建一个线程安全的 丢弃交易金额map 用于emit
            Map copyTotalPricePopMap= createCopy.copyForPricePop(totalPricePopMap);
            // 统计处理订单的速度
            count += 1L;
            Long currentTime = System.currentTimeMillis();
            // 创建redis客户端
            ClientRedis clientRedis = new ClientRedis();

            // 每1s统计一次
            if (currentTime - startTime >= 1000L){
                // 插入redis
                clientRedis.RedisSet("count", String.valueOf(count / 10));
//                System.out.println("count1" + count);
                // 更新startTime
                startTime = currentTime;
                // 重置count
                count = 0L;
            }
            this.collector.emit(new Values(copyTradeVolumeMap, copyTradeVolumePopMap, copyTotalPriceMap, copyTotalPricePopMap));
            this.collector.ack(tuple);
        }
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("copyTradeVolumeMap", "copyTradeVolumePopMap", "copyTotalPriceMap", "copyTotalPricePopMap"));
    }
}

        统计结果持久化bolt：

        该段代码接受上一个bolt传递的存储丢弃累积容器以及交易金额记录队列的Map，遍历Map通过Redis客户端将统计结果存入Redis

/**
 * 每小时交易量与累积交易量准确
 */
public class TradeVPBolt1 extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;
    @Override
    public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
        this.collector = outputCollector;
    }

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        // 获取到tradeVolumeMap tradeVolumePopMap
        Map> tradeVolumeMap = (Map>) tuple.getValueByField("copyTradeVolumeMap");
        Map tradeVolumePopMap = (Map) tuple.getValueByField("copyTradeVolumePopMap");
        // 获取到totalPriceMap totalPricePopMap
        Map> totalPriceMap = (Map>) tuple.getValueByField("copyTotalPriceMap");
        Map totalPricePopMap = (Map) tuple.getValueByField("copyTotalPricePopMap");
        Long perMinVolume = null;
        Long totalVolume = null;
        Double perMinPrice = null;
        Double totalPrice = null;

        // 连接redis
        ClientRedis clientRedis = new ClientRedis();
        // 开始统计每分钟的交易量
        for (Map.Entry> entry : tradeVolumeMap.entrySet()) {
            Deque volumeMap = entry.getValue();
//            Long first = volumeMap.getFirst();
//            Long last = volumeMap.getLast();
//            System.out.println("first:" + first);
//            System.out.println("last:" + last);
//            System.out.println("每分钟交易量map队列长度:"+entry.getValue().size());
            perMinVolume = entry.getValue().stream().mapToLong(Long::longValue).sum();
        }
        if (tradeVolumePopMap.get("total").equals(0L)) {
            // 统计累积量
            totalVolume = perMinVolume;
            // 将累积交易量插入redis
            clientRedis.RedisSet("totalVolume", String.valueOf(totalVolume));
//            System.out.println("累积交易量为:" + totalVolume);
        }else {
            totalVolume = perMinVolume + tradeVolumePopMap.get("total");
            clientRedis.RedisSet("totalVolume", String.valueOf(totalVolume));
//            System.out.println("插入累积交易量成功");
//            System.out.println("累积交易量为:" + totalVolume);
            clientRedis.RedisSet("perMinVolume", String.valueOf(perMinVolume));
//            System.out.println("插入每小时累积交易量成功");
//            System.out.println("每分钟交易量为:"+ perMinVolume);
        }
        // 开始统计每分钟的交易金额
        for (Map.Entry> entry : totalPriceMap.entrySet()) {
            perMinPrice = entry.getValue().stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum();
        }
        if (totalPricePopMap.get("total").equals(0.0)) {
            // 统计累积交易金额
            totalPrice = perMinPrice;
            // 将累积交易金额插入redis
            clientRedis.RedisSet("totalPrice", String.valueOf(totalPrice));
//            System.out.println("累积交易金额为:" + totalPrice);
        }else {
            totalPrice = perMinPrice + totalPricePopMap.get("total");
            clientRedis.RedisSet("totalPrice", String.valueOf(totalPrice));
//            System.out.println("插入累积交易金额成功");
//            System.out.println("累积交易金额为:" + totalPrice);
            clientRedis.RedisSet("perMinPrice", String.valueOf(perMinPrice));
//            System.out.println("插入每小时累积交易金额成功");
//            System.out.println("每分钟累积交易金额为:"+ perMinPrice);
        }
        System.out.println("--------------------------------------------------------");
        this.collector.ack(tuple);
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {

    }
}

        Redis连接池：

         为了应对插入数据时频繁的连接Redis，考虑建立一个连接池，并对连接池的进行最大连接数、最大空间连接数以及最大等待时间等参数进行配置。

/**
 * 通过创建线程池 维护redis读写稳定
 */
public class ClientRedis {
    private static final String Host = "127.0.0.1";
    private static final Integer Port = 6379;
    private static volatile JedisPool jedisPool;
    public ClientRedis(){
        jedisPool = ConnectRedis();
    }

    /**
     * 双重检查锁定模式
     * @return jedisPool
     */
    public static JedisPool ConnectRedis(){
        if (jedisPool == null){
            synchronized (ClientRedis.class){
                if (jedisPool == null){
                    JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
                    jedisPoolConfig.setMaxIdle(1000); // 最大连接数
                    jedisPoolConfig.setMaxIdle(32); // 最大空闲连接数
                    jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(100 * 1000); // 最大等待时间
                    jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true); // 检查连接可用性 确保获取的redis实例可用

                    jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, Host, Port);
                }
            }
        }
        return jedisPool;
    }

    /**
     * 向连接池中取出实例 用完放回
     * @param key 键
     * @param value 值
     */
    public void RedisSet(String key, String value){
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            jedis.set(key, value); // 插入数据
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            if (jedis != null){
                jedis.close(); // 关闭连接
            }
        }
    }
}