人工智慧 人臉識別 基礎模組的快取層

2021-09-04 02:17:50 字數 494 閱讀 8751

專案後面需要支援監獄,學校,這種業務場景,需要支援捉拍,推送訊息,支援安防,門禁系統的資料彙總,因此後面肯定要使用redis集群對業務資料高可用,訪問高效,開始搭建redis集群的時候,考慮到需要把這個快取層抽取到乙個基礎模組處理,提供以後其他服務公用,比如虹膜,聲紋等擴充套件的服務,但是redis的集群並不是越多越好,畢竟它裡面對集群裡面的通訊使用的是ping,meet,pong,fail,等傳送,而這些的通訊頭給的大小只是2k,因此集群裡面的通訊資料是有限的,而且集群裡面的通訊的頻率大概是10/per ,如果集群規模太大,就會影響到整個基礎模組的通訊資料體量,以及互動,網上看到一遍對redis集群原理的介紹,裡面提到了集群的通訊新加入節點,失敗 通訊後的處理原理介紹比較詳細。

但是這裡抽取出乙個快取模組來支援各個服務的呼叫,這就需要考慮到幾點,

1.各個服務之間的依賴的**是否冗餘

2.是否是主線的業務服務所依賴,快取模組如果出了問題,如何進行熔斷處理

3.gateway如何支援快取層的資料過濾,許可權訪問

關於人工智慧 人臉識別專案的改造

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