@Scheduled笔记

@Scheduled笔记
spring提供的定时任务注解,使用方便,简记一下具体实现
1.首先要在项目中添加@EnableScheduling注解,启用一下
2.在需要执行的方法上添加@Scheduled注解
完成以上两步,任务就配置好了.

接下来看一下,spring对@Scheduled的处理流程类:
ScheduledAnnotationBeanPostProcessor
核心编码是:

public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName)

annotatedMethods.forEach((method, scheduledMethods) ->
						scheduledMethods.forEach(scheduled -> processScheduled(scheduled, method, bean)));
其中method是被@Scheduled注解的方法,
scheduledMethods是在method上加的@Scheduled配置的集合
bean是method所在的实例

再具体看一下processScheduled(scheduled, method, bean)的处理逻辑:

this.registrar.scheduleCronTask(new CronTask(runnable, new CronTrigger(cron, timeZone)))
cron表达式任务添加
this.registrar.scheduleFixedDelayTask(new FixedDelayTask(runnable, fixedDelay, initialDelay))
固定延时任务
this.registrar.scheduleFixedRateTask(new FixedRateTask(runnable, fixedRate, initialDelay))
固定频率任务
添加了三种类型的任务到注册器上.

注册任务的执行器只要在容器中有就可以:

this.registrar.setTaskScheduler(resolveSchedulerBean(this.beanFactory, TaskScheduler.class, false));
或者
this.registrar.setScheduler(resolveSchedulerBean(this.beanFactory, ScheduledExecutorService.class, false))
或者
this.registrar.setScheduler(resolveSchedulerBean(this.beanFactory, ScheduledExecutorService.class, true))

简单附加一下,TaskScheduler的几个实现

ConcurrentTaskScheduler
ThreadPoolTaskScheduler

其次可以通过SchedulingConfigurer直接对任务注册器进行配置.

<think>好的,用户现在在找关于JavaWeb与AI结合的学习资料或笔记。首先,我需要理解用户的具体需求。他们可能已经在学习JavaWeb开发,现在想探索如何将AI技术整合到JavaWeb应用中,比如实现智能推荐、图像识别或者自然语言处理等功能。 接下来,我应该回忆一下系统提供的三个引用内容。引用1提到了Spring Task定时任务的处理,引用2是关于依赖注入和Bean管理的,引用3涉及Mybatis的SQL日志配置。虽然这些引用本身不直接涉及AI,但可以作为整合AI功能的切入点。例如,定时任务可以用于定期训练模型或更新AI数据,依赖注入管理AI服务组件,而Mybatis处理与数据库的交互,存储AI模型需要的数据。 然后,我需要考虑JavaWeb与AI结合的可能方向。比如,使用现有的AI框架(如TensorFlow、PyTorch)的Java版本,或者通过REST API调用Python训练的模型。另外,Spring Boot作为JavaWeb常用的框架,可以方便地集成这些服务。 用户可能需要学习如何调用AI模型,处理数据,以及将结果展示在Web应用中。例如,使用Spring Boot创建一个控制器,接收用户上传的图片,调用图像识别API,然后返回结果。同时,定时任务可以定期清理或更新模型数据。 还要注意用户提到的学习笔记和教程,可能需要推荐一些资源,比如如何在Java中集成机器学习库,或者使用Spring AI项目。另外,数据库交互部分可以利用Mybatis进行数据持久化,存储AI处理后的结果。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明整合方法,并提供示例代码,如使用Spring Boot调用AI服务的代码片段。同时,根据引用内容,引用相关的知识点,比如定时任务管理AI模型的更新,依赖注入管理AI服务实例等。</think>### JavaWeb与AI整合学习指南 #### 一、技术整合方向 1. **AI服务调用**:通过JavaWeb调用Python训练的AI模型(如TensorFlow/PyTorch模型),推荐使用**gRPC**或**REST API**跨语言通信[^1] 2. **本地AI库集成**:使用Java生态的AI框架: - **Deeplearning4j**:支持神经网络训练与推理 - **Apache OpenNLP**:自然语言处理工具 - **DJL**:深度学习框架(支持PyTorch/TensorFlow模型加载) 3. **云服务集成**:调用阿里云、AWS等平台的AI服务API(需处理鉴权与异步响应) #### 二、典型实现案例 ```java // Spring Boot控制器示例:图像识别接口 @RestController public class AIController { @Autowired private AIService aiService; // 通过@Qualifier指定具体实现[^2] @PostMapping("/recognize") public Result recognizeImage(@RequestBody MultipartFile image) { String result = aiService.processImage(image.getBytes()); return Result.success(result); } } // AI服务实现类 @Service public class TensorFlowServiceImpl implements AIService { private SavedModelBundle model; @PostConstruct // 结合@Scheduled实现模型热更新[^1] public void loadModel() { model = SavedModelBundle.load("path/to/model", "serve"); } public String processImage(byte[] data) { // 使用TensorFlow Java API进行推理 Tensor imageTensor = preprocess(data); try (Tensor result = model.session().runner() .feed("input", imageTensor) .fetch("output") .run().get(0)) { return parseResult(result); } } } ``` #### 三、数据处理要点 1. **数据库交互**:使用Mybatis处理AI特征数据存储,注意预编译SQL防注入[^3] ```xml <insert id="saveFeature"> INSERT INTO ai_features (feature_vector) VALUES(#{feature}) <!-- 使用#{..}参数占位符 --> </insert> ``` 2. **异步任务**:结合Spring Task处理耗时AI运算 ```java @Scheduled(cron = "0 0 3 * * ?") // 每天凌晨3点执行[^1] public void retrainModel() { log.info("启动模型重训练"); // 调用训练脚本 } ``` #### 四、学习资源推荐 1. 官方文档: - Deeplearning4j中文文档(https://deeplearning4j.konduit.ai/zh/) - Spring AI项目(Spring生态的AI扩展) 2. 实战案例: - 电商推荐系统(协同过滤+Spring MVC) - 智能客服系统(NLP+WebSocket) 3. 工具链: - **Jupyter Java内核**:用于AI算法原型开发 - **JavaCV**:计算机视觉开发库
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