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feat(face): 实现账号级人脸识别调度器
- 新增账号级别调度器管理器，支持多账号QPS隔离控制
- 为阿里云和百度云适配器添加配置getter方法
- 移除原有阻塞式限流逻辑，交由外层调度器统一管控
- 创建QPS调度器实现精确的任务频率控制
- 新增监控接口用于查询各账号调度器运行状态
- 重构人脸识别Kafka消费服务，集成账号调度机制
- 优化线程池资源配置，提升多账号并发处理效率
- 增强错误处理与状态更新的安全性
- 删除旧版全局线程池配置类
- 完善任务提交与状态流转的日志记录
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2025-11-29 23:50:24 +08:00 |
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4e9aac4cf3
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chore(threadpool): 调整人脸识别线程池配置
- 将核心线程数从32增加到128
- 将最大线程数从128增加到256
- 将空闲线程存活时间从60秒减少到10秒
- 将任务队列容量从1000调整为1024
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2025-11-29 12:41:17 +08:00 |
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222f974ad5
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feat(face): 添加人脸识别重试功能并优化得分筛选逻辑
- 在FaceSampleController中新增retryFaceRecognition接口用于手动重试失败的人脸识别任务- 集成人脸识别Kafka服务，支持异步处理重试请求- 在FaceServiceImpl中增加从景区配置读取人脸得分阈值的功能
- 根据配置的得分阈值对人脸识别结果进行筛选，过滤低分样本
- 添加详细的日志记录和异常处理机制- 优化线程池使用，确保重试任务能够正确提交和执行
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2025-11-01 20:12:25 +08:00 |
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ea4adcdeb7
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feat(kafka): 移除Kafka集成服务
- 删除了KafkaIntegrationService类及其相关逻辑
- 移除了Kafka消息发送和连接测试功能
- 清理了未实现的预留接口方法
- 移除了相关的配置属性获取方法
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2025-10-23 16:11:57 +08:00 |
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58224a03c5
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refactor(logging): 调整日志级别并移除冗余日志
- 将人脸识别成功日志从 info 级别调整为 debug 级别- 将 ZT-Source 消息处理成功日志从 info 级别调整为 debug 级别
- 移除 ZT-Source 照片素材保存成功的冗余 info 日志输出
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2025-10-20 13:15:03 +08:00 |
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51d0716606
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Merge branch 'message-microservice'
# Conflicts:
# src/main/java/com/ycwl/basic/integration/CLAUDE.md
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2025-10-11 15:07:52 +08:00 |
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99857db006
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feat(examples): 移除设备和问卷集成示例代码
- 删除默认配置集成服务使用示例类- 移除设备配置筛选功能使用示例
- 清理设备集成基础操作示例代码
- 移除设备集成降级机制示例
- 删除Kafka集成使用示例
- 清理问卷集成服务示例代码
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2025-10-11 00:09:33 +08:00 |
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1727619b29
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refactor(kafka): 将人脸识别处理改为异步执行- 引入CompletableFuture实现异步处理
ZhenTu-BE/pipeline/head This commit looks good
- 修改processFaceRecognition方法为异步版本
- 移除原同步处理中的try-catch块
- 更新方法返回类型从boolean改为void-保留处理成功和失败的状态更新逻辑- 添加异步处理成功后的日志记录
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2025-10-04 10:12:37 +08:00 |
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3099e68a97
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refactor(logging): 调整人脸处理服务中的日志级别
- 将接收到人脸消息的日志级别从 info 调整为 debug
- 移除了部分冗余的 info 级别日志输出
- 统一异常处理中的日志记录方式
-优化日志内容，减少不必要的信息输出
- 确保关键操作仍然保留适当日志记录- 提升系统在高并发下的日志可读性与性能
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2025-10-03 13:46:22 +08:00 |
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132a539bb6
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fix(kafka): 调整人脸识别消息处理逻辑，确保消息始终被消费- 修改消息处理失败时的确认机制，避免消息堆积
- 即使人脸样本保存或识别处理失败，也消费消息防止重复处理
- 异常情况下同样确认消息消费，记录错误日志而非阻塞流程- 优化日志记录，明确区分处理结果与消息确认状态
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2025-09-28 11:26:01 +08:00 |
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ab3208c9df
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feat(kafka): 添加手动提交模式支持以增强消息处理可靠性
- 在 KafkaConfig 中新增 manualCommitKafkaListenerContainerFactory 配置
- 启用手动提交模式并设置 AckMode 为 MANUAL_IMMEDIATE
- 修改 FaceProcessingKafkaService 使用新的容器工厂- 添加 Acknowledgment 参数以控制消息提交时机
-仅在人脸样本保存和识别全部成功后才手动确认消息
- 处理失败时不再调用 ack.acknowledge()使消息可重新消费
- 更新 processFaceRecognition 方法返回处理结果状态
- 增强异常处理逻辑，确保失败情况下不提交消息
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2025-09-25 18:46:15 +08:00 |
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09e376e089
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refactor(kafka): 统一时人脸消息时间类型为Date
- 将FaceProcessingMessage中的LocalDateTime替换为Date类型- 更新消息创建工厂方法以使用Date参数
- 调整Kafka服务中时间转换逻辑以匹配新类型
- 移除LocalDateTime相关的导入和引用- 更新字段注释以反映新的时间类型
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2025-09-25 18:09:17 +08:00 |
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7728f4424f
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status
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2025-09-24 13:45:48 +08:00 |
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a888ed3fe2
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feat(integration): 添加 ZT-Message Kafka 生产者集成
- 新增 ZtMessage DTO 类用于消息体
- 实现 ZtMessageProducerService 生产者服务
- 添加示例演示如何发送消息
- 更新配置文件和文档以支持新功能
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2025-09-17 21:38:26 +08:00 |
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dc2154c020
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feat(integration): 添加 Kafka 消息系统集成
- 新增 Kafka 配置和连接测试功能- 实现人脸处理消息的消费逻辑
- 添加消息发送预留接口
- 优化人脸样本保存和处理流程
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2025-09-12 06:38:44 +08:00 |
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