人工智能人脸识别使用MQ实现解耦以及异步

最新推荐文章于 2025-05-04 19:37:22 发布

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最新推荐文章于 2025-05-04 19:37:22 发布 · 692 阅读

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#人工智能

本文介绍了如何在人脸识别服务中利用RabbitMQ实现服务间的异步处理和解耦。通过在消费端引入spring-boot-starter-amqp依赖，并在配置文件中设置RabbitMQ服务器地址，可以设计控制层方法监听MQ。文中提到了通过@RabbitListener注解定义监听队列，并提供了测试方法。此外，还讨论了自动创建队列和绑定交换机的场景，为后续章节中交换机的应用奠定了基础。

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从之前的人脸识别的文章来看，使用到mq中间处理的主要在捉拍机获取到的人脸识别的特征发送到rabbitMQ，然后单张人脸注册的服务进行消费，这时候就是实现了服务之间的异步处理以及解耦的作用
还有之前的批量处理上传的人脸特征的服务，使用的是同步的方式，这种方式确实有点low，需要异步来处理提供用户体验，这里就需要到MQ来实现异步的响应客户端。
当然其他的MQ场景，比如日志，很多时候就是使用到Kafka来实现的在这里插入图片描述
这里结合上一节提到的统一配置文件来详细说说RabbitMQ的使用
1.在消费端引入起步依赖这里是spring-boot-starter-amqp
2.配置文件yml配置上rabbitMQ的配置，这里是配置的是rabbitMQ的服务器地址（默认地址是5672），而不是控制台地址（端口为15672）
在这里插入图片描述
这里也可以通过github修改配置的方式来统一配置
3.控制层设计方法来接收消息，通过@RabbitListener(“myQueue”) 来定义监听的MQ的名字。

4.开始单测
通过@AutoWired注入AmqpTemplate 使用amqp的方法
这里需要注意的是测试类需要继承已经有启动类的注解而且需要有@Component 注入IOC容器