


Bagaimana cara menggunakan penyelesaian yang boleh diselesaikan untuk memastikan konsistensi pesanan keputusan permintaan antara muka batch?
Apr 19, 2025 pm 08:36 PMPemprosesan secara serentak pemprosesan permintaan antara muka batch: pastikan susunan hasilnya konsisten
Panggilan serentak ke pelbagai antara muka pihak ketiga dapat meningkatkan kecekapan apabila memproses sejumlah besar data dengan cekap. Walau bagaimanapun, kesesuaian multithreaded mudah boleh menyebabkan susunan hasil pulangan tidak konsisten dan tidak sesuai dengan senarai data asal. Artikel ini akan memperkenalkan cara menyelesaikan masalah ini menggunakan Java's CompletableFuture
untuk memastikan bahawa hasil panggilan antara muka adalah sama seperti urutan data asal.
Soalan:
Katakan bahawa lebih daripada 1000 antara muka pihak ketiga perlu dipanggil serentak dan diproses untuk mengembalikan hasil. Jika pelbagai benang dimulakan menggunakan for
mudah, urutan panggilan antara muka tidak dapat dijamin, dan urutan keputusan akhir tidak sepadan dengan senarai data asal. Sesetengah kod sampel menggunakan CompletableFuture.runAsync
.
Penyelesaian:
Untuk memastikan bahawa susunan keputusan adalah konsisten dengan senarai data asal, kunci adalah menggunakan CompletableFuture.supplyAsync
CompletableFuture.runAsync
Kaedah supplyAsync
boleh mengembalikan hasil, sementara runAsync
tidak mengembalikan nilai. Kembalikan hasil setiap panggilan antara muka melalui supplyAsync
, dan kemudian kumpulkan hasil ke dalam senarai dengan pemprosesan streaming untuk memastikan urutan hasilnya konsisten dengan senarai data asal.
Kod yang lebih baik:
public static void main (string [] args) { Senarai<string> datalist = arrayList baru (); // Senarai Data Asal // ... Inisialisasi DataList ... Executorservice executorservice = threadpoolexecutor baru ( // bilangan thread teras runtime.getRuntime (). // bilangan maksimum benang runtime.getRuntime (). TersediaProcessors () * 2, // thread survival time 60l, timeunit.seconds, New LinkedBlockingQueue (),, baru threadpoolexecutor.callerrunspolicy ()); Senarai <completablefuture> > niaga hadapan = arraylist baru (); untuk (data rentetan: datalist) { Futures.Add (siap bolehFuture.SupplyAsync (() -> { logger.info ("Mula pelaksanaan thread asynchronous->>" data); // panggil antara muka dan lulus data // Hakim sama ada padanan data berdasarkan nilai pulangan antara muka // mengembalikan hasil proses pulangan yang diproses (data); // data proses dan mengembalikan hasil}, executorservice)); // Gunakan kolam benang tersuai} // Setelah memproses logik semua permintaan selesai, siap bolehFuture.allOf (Futures.ToArray (baru boleh diselesaikan [0]))). Thenrun (() -> { Senarai<string> hasil = niaga hadapan.stream () .map (siap sedia :: bergabung) .kolect (collectors.tolist ()); logger.info ("Pelaksanaan thread selesai: {}", json.tojsonstring (hasil)); // panggilan untuk menghantar sms}). Thenrun (() -> executOrservice.shutdown ()); } // kaedah pemprosesan data, ubah suai processData string statik peribadi (data string) { // ... panggilan antara muka dan logik pemprosesan data ... mengembalikan data "hasil yang diproses"; }</string></completablefuture></string>
Dengan menyimpan hasil setiap CompletableFuture
dalam senarai futures
dan mengumpul hasil pada akhir menggunakan futures.stream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList())
, urutan hasil dipastikan konsisten dengan senarai data asal. CompletableFuture::join
Blok Kaedah sehingga hasil dari CompletableFuture
yang boleh diperolehi. Ini berkesan menyelesaikan masalah hasil yang tidak konsisten dalam kod asal.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan penyelesaian yang boleh diselesaikan untuk memastikan konsistensi pesanan keputusan permintaan antara muka batch?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kaedah teras untuk membina fungsi perkongsian sosial dalam PHP adalah untuk menghasilkan pautan perkongsian secara dinamik yang memenuhi keperluan setiap platform. 1. Mula -mula dapatkan halaman semasa atau URL dan maklumat artikel yang ditentukan; 2. Gunakan urlencode untuk menyandikan parameter; 3. Sambutan dan menjana pautan perkongsian mengikut protokol setiap platform; 4. Pautan paparan di hujung depan untuk pengguna mengklik dan berkongsi; 5. Dinamik menghasilkan tag OG pada halaman untuk mengoptimumkan paparan kandungan perkongsian; 6. Pastikan untuk melepaskan input pengguna untuk mencegah serangan XSS. Kaedah ini tidak memerlukan pengesahan yang kompleks, mempunyai kos penyelenggaraan yang rendah, dan sesuai untuk kebanyakan keperluan perkongsian kandungan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

Pilih Perkhidmatan Pengiktirafan Suara AI yang sesuai dan mengintegrasikan PHPSDK; 2. Gunakan PHP untuk memanggil FFMPEG untuk menukar rakaman ke dalam format API yang diperlukan (seperti WAV); 3. Muat naik fail ke penyimpanan awan dan hubungi pengiktirafan tak segerak API; 4. Menganalisis hasil JSON dan menyusun teks menggunakan teknologi NLP; 5. Menjana dokumen Word atau Markdown untuk melengkapkan automasi rekod mesyuarat. Seluruh proses perlu memastikan penyulitan data, kawalan akses dan pematuhan untuk memastikan privasi dan keselamatan.

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Apabila memilih API penulisan AI, anda perlu memeriksa kestabilan, harga, pencocokan fungsi dan sama ada terdapat percubaan percuma; 2. PHP menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan pos dan menggunakan JSON_DECODE untuk memproses data JSON yang dikembalikan, perhatikan untuk menangkap pengecualian dan kod ralat; 3. Mengintegrasikan kandungan AI ke dalam projek memerlukan mekanisme audit dan menyokong penyesuaian peribadi; 4. Cache, giliran asynchronous dan teknologi terhad semasa boleh digunakan untuk mengoptimumkan prestasi untuk mengelakkan kesesakan kerana kesesuaian yang tinggi.
