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news 2026/4/7 8:01:21

专业建站公司电话咨询,加强服务保障满足群众急需ruu7,外贸soho虚拟公司做网站,wordpress 文章排名目录前情提要剩下问题问题排查解决方案下一步前情提要果蔬识别系统性能优化之路（三） 剩下问题同步数据库数据并初始化ivf依然要8,9秒问题排查通过断点加时间打印，发生其实初始化ivf的时间很快，慢的是数据在网络间的传…

前情提要

果蔬识别系统性能优化之路（三）

剩下问题

同步数据库数据并初始化ivf依然要8,9秒

问题排查

通过断点加时间打印，发生其实初始化ivf的时间很快，慢的是数据在网络间的传输，并在python端的数据解析，无语
在这里插入图片描述

本地调本地，都要十秒，这不合理，改！

解决方案

因为这里必须要查一次全量数据，然后存入redis并将特征值传给python端进行初始化，所以最快的方案就是舍弃数据传输，直接在python端进行查询并初始化，即在python端查全量数据+设置redis+初始化ivf，虽然不想承认，但确实把python端做重在架构和设计层面可能都是最优解，改吧

python端增加mysql查询

import mysql.connector
from mysql.connector import pooling# 配置数据库连接
db_config = {'host': 'localhost',  # 替换为你的 MySQL 主机地址'user': 'root',  # 替换为你的 MySQL 用户名'password': 'cmkkl407',  # 替换为你的 MySQL 密码'database': 'cnn'  # 替换为你的数据库名称
}
pool = pooling.MySQLConnectionPool(pool_name="mypool", pool_size=5, **db_config)def get_feature_by_store_code(store_code):query = "SELECT id, features FROM feature WHERE storeCode REGEXP %s"results = query_data(query, params=(f"(^|,){store_code}(,|$)",))return resultsdef query_data(query, params):connection = pool.get_connection()cursor = connection.cursor(dictionary=True)cursor.execute(query, params)results = cursor.fetchall()cursor.close()connection.close()  # 连接会被返回到池中return results

修改sync方法

  def sync(self, store_code):if store_code + '-featureDatabase' in self.ivfObj:del self.ivfObj[store_code + '-featureDatabase']data = get_feature_by_store_code(store_code)def parse_features(item):return orjson.loads(item['features'])with ThreadPoolExecutor() as executor:features_list = list(executor.map(parse_features, data))# 提取所有特征并转换为 NumPy 数组features = np.array(features_list, dtype=np.float32)self.ivfObj[store_code + '-featureDatabase'] = IVFPQ(features)ids = [item['id'] for item in data]return ids

由于python端查出来的json默认会给字符串格式，所以还需要转成json
一个优化小点：

并行处理：使用多线程或多进程并行处理数据。可以使用 concurrent.futures 库中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor 来加快解析速度。

   def parse_features(item):return orjson.loads(item['features'])with ThreadPoolExecutor() as executor:features_list = list(executor.map(parse_features, data))

同时利用查出了所有id将ids进行返回给nestjs端直接进行redis存储
4. nestjs端修改

 /*** 同步redis* @param storeCode*/async syncRedis(storeCode: string) {const url = 'http://localhost:5000/sync'; // Python 服务的 URLconst s = Date.now();const response = await firstValueFrom(this.httpService.post(url, { storeCode }));const { ids } = response.data;await this.redisService.set(`${storeCode}-featureDatabase`, JSON.stringify(ids));const e = Date.now();console.log(`同步redis耗时：${e - s}ms`);}