


So implementieren Sie eine Wiederholungsstrategie von ServerB zu ServerC mit Spring WebFlux beim Erstellen von LLM Gateway?
Apr 19, 2025 pm 04:30 PMWiederholen Sie den Mechanismus zum Aufbau von LLM Gateway mit Spring WebFlux
Beim Erstellen eines LLM -Gateways muss die Kommunikation zwischen den Diensten behandelt werden und sicherstellen, dass es m?glich ist, wenn ein Dienst nicht verfügbar ist, nahtlos zum Sicherungsdienst umzusteigen. In diesem Artikel wird untersucht, wie dies mit Spring WebFlux erreicht werden kann, insbesondere wenn Gateway zu Server B -Kommunikation fehlschl?gt, wie sie wiederholt und eine Verbindung zum Server C herstellt.
Szenenbeschreibung
Unser LLM Gateway Call-Link ist: client-> gateway-> server B. Wenn die Gateway-Verbindung zum Server B fehlschl?gt, soll das Gateway in der Lage sein, wiederholen und eine Verbindung zum Server C haben. Dies erfordert, dass das Gateway den Fehlerantwortcode des Servers B erfassen und automatisch zum Server C beim Fehler wechselt.
Codeanalyse- und Verbesserungsl?sungen
Schauen wir uns zun?chst die ursprüngliche sseHttp
-Methode an, die Gateway -Anforderungen an Server B oder Server C übernimmt:
Fluss<response> responseflux = webclient.create (URL) .Post() .Headers (httpheaders -> Setheaders (Httpheader, Header)) .ContentType (mediatype.Application_json) .BodyValue (Jsonbody) .abrufen() .onstatus (Status -> Status! = httpstatus.ok, Antwort -> { // Fehlerbehandlungslogik}) // ... andere Logik ...</response>
Um die Wiederholungsstrategie zu implementieren, müssen wir den Fehlerantwortcode von Server B erfassen und auf Server C wechseln, wenn ein Fehler auftritt. Es gibt einige Probleme mit früheren Versuchen: Einfacher try-catch
kann im Flux
keine Fehler aufnehmen. Die subscribe
ist nicht blockiert, was dazu führt, dass die Fehlerbehandlungslogik nicht mit der Zeit wirkt.
Best Practice: Nutzen Sie retryWhen
und onErrorResume
Um das obige Problem zu l?sen, sollten wir retryWhen
und onErrorResume
-Betreiber nutzen.
?ndern Sie zun?chst die sseHttp
-Methode und fügen Sie die Wiederholungslogik hinzu:
Fluss<response> ssehttp (String url) { webclient.create (URL) zurückgeben .Post() .Headers (httpheaders -> Setheaders (Httpheader, Header)) .ContentType (mediatype.Application_json) .BodyValue (Jsonbody) .abrufen() .onstatus (httpstatus :: iRError, clientResponse -> { // Protokollprotokolle zur Erleichterung des Debugging -Rückkehrs mono.Error (New WebclientResponsexception ("Server -Return -Fehlerstatus:" ClientResponse.RawStatusCode (), ClientResponse.RAWSTATUSCODE (), clientResponse.headers (). }) .bodytoflux (TypeRef) .RetryWhen (Wiederholung.Backoff (3, Dauer. Ofseconds (1)) .Filter (Throwable -> Throwable Instance von WebclientResponsexception) .onretryExaustedThrow ((Spec, Signal) -> Neue Gatewayexception ("Nach mehreren Wiederholungen keine Verbindung zum Server B als auch zum Server C nicht herstellen.")); }</response>
Dieser Code verwendet onStatus
, um die HTTP -Fehlerstatuscodes zu verarbeiten und mit retryWhen
von 1 Sekunde bis zu dreimal wieder vorzunehmen. filter
stellt sicher, dass nur Ausnahmen vom Typ WebClientResponseException
wiedergegeben werden. Wenn die Anzahl der Wiederholungen ersch?pft ist, wird GatewayException
geworfen.
Wenn sseHttp
aufgerufen wird, verwenden Sie onErrorResume
, um den Fehler von Server B zu verarbeiten und auf Server C zu wechseln.
Mono<response> responemono = ssehttp (serverburl) .onErrorresume (WebclientResponsexception.class, Ex -> { log.warn ("Die Verbindung zum Server B: {}", ex.getMessage ()); // Fehlerprotokollprotokoll return ssehttp (servercurl); }) .n?chste();</response>
Dieser Code versucht zun?chst, eine Verbindung zum Server B herzustellen, und wenn WebClientResponseException
auftritt, versucht es, eine Verbindung zum Server C herzustellen. Die next()
Methode stellt sicher, dass nur ein Ergebnis zurückgegeben wird.
Handeln Sie mehrere erfolgreiche Antworten
Wenn sowohl Server B als auch Server C Daten erfolgreich zurückgeben, müssen wir sicherstellen, dass nur eine Antwort verarbeitet wird. Eine AtomicBoolean
Variable kann verwendet werden, um festzustellen, ob die Antwort erfolgreich verarbeitet wurde:
Atomicboolean erfolgs = neuer atomicboolean (falsch); Fluss<response> ssehttp (String url) { // ... (vorheriger Code) ... .DoonNext (Antwort -> { if (success.comPareandset (false, true)) { // eine erfolgreiche Antwort verarbeiten} }) // ... (Rest des Codes) ... }</response>
Durch die oben genannten Verbesserungen haben wir einen robusteren Wiederholungsmechanismus implementiert, der Kommunikationsfehler zwischen den Diensten effektiv umgehen und eine hohe Verfügbarkeit von LLM -Gateways sicherstellen kann. Denken Sie daran, ausreichende Protokollierung hinzuzufügen, um die Fehlerbehebung zu erleichtern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie eine Wiederholungsstrategie von ServerB zu ServerC mit Spring WebFlux beim Erstellen von LLM Gateway?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Kernmethode zum Aufbau sozialer Freigabefunktionen in PHP besteht darin, dynamisch Freigabelinks zu generieren, die den Anforderungen jeder Plattform entsprechen. 1. Erhalten Sie zuerst die aktuelle Seite oder die angegebenen URL- und Artikelinformationen. 2. Verwenden Sie Urlencode, um die Parameter zu codieren. 3.. Splei? und generieren Teilenverbindungen gem?? den Protokollen jeder Plattform; 4. Zeigen Sie Links im vorderen Ende an, damit Benutzer klicken und freigeben k?nnen. 5. generieren Sie Dynamik OG -Tags auf der Seite, um die Anzeige der Freigabe inhaltlich zu optimieren. 6. Achten Sie darauf, dass Sie den Benutzereingaben entkommen, um XSS -Angriffe zu verhindern. Diese Methode erfordert keine komplexe Authentifizierung, weist nur geringe Wartungskosten auf und eignet sich für die meisten Anforderungen an den Inhaltsaustausch.

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Um die Textfehlerkorrektur und die Syntaxoptimierung mit AI zu realisieren, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen: 1. W?hlen Sie ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell wie Baidu, Tencent API oder Open Source NLP -Bibliothek aus; 2. Rufen Sie die API über die Curl oder das Guzzle von PHP auf und verarbeiten Sie die Rückgabeergebnisse. 3.. Informationen zur Fehlerkorrektur in der Anwendung anzeigen und erm?glichen den Benutzern, zu w?hlen, ob sie angenommen werden sollen. 4. Verwenden Sie PHP-L und PHP_CODESNIFFER für die Syntaxerkennung und -codeoptimierung. 5. sammeln Sie kontinuierlich Feedback und aktualisieren Sie das Modell oder die Regeln, um den Effekt zu verbessern. Konzentrieren Sie sich bei der Auswahl von AIAPI auf die Bewertung von Genauigkeit, Reaktionsgeschwindigkeit, Preis und Unterstützung für PHP. Die Codeoptimierung sollte den PSR -Spezifikationen folgen, Cache vernünftigerweise verwenden, zirkul?re Abfragen vermeiden, den Code regelm??ig überprüfen und x verwenden

PHP sorgt für die Inventarabzugsatomizit?t durch Datenbanktransaktionen und Forupdate -Reihenschl?sser, um eine hohe gleichzeitige überverl?ssigkeit zu verhindern. 2. Multi-Plattform-Inventarkonsistenz h?ngt von zentraler Verwaltung und ereignisgesteuerter Synchronisation ab, die API/Webhook-Benachrichtigungen und Nachrichtenwarteschlangen kombiniert, um eine zuverl?ssige Datenübertragung sicherzustellen. 3. Der Alarmmechanismus sollte in verschiedenen Szenarien niedrige Lagerbest?nde, Null/Negativ -Inventar, unerwünschte Verkaufszyklen, Nachschubzyklen und abnormale Schwankungsstrategien festlegen und die Auswahl von Dingtalk, SMS oder E -Mail -Verantwortlichen gem?? der Dringlichkeit ausw?hlen, und die Alarminformationen müssen vollst?ndig und frei sein, um die Anpassung und die Vergewaltigungsreaktion zu erreichen.

PHP führt nicht direkt die KI-Image-Verarbeitung durch, sondern integriert sich über APIs, da es in der Webentwicklung und nicht in Bezug auf Computerintensive Aufgaben gut ist. Die API -Integration kann die professionelle Arbeitsteilung erreichen, die Kosten senken und die Effizienz verbessern. 2. Integration von Schlüsseltechnologien umfasst die Verwendung von Guzzle oder Curl zum Senden von HTTP-Anforderungen, JSON-Datencodierung und -decodierung, API-Schlüsselsicherheitsauthentifizierung, asynchroner Warteschlangenverarbeitungsaufgaben, robuster Fehlerbehebung und Wiederholungsmechanismus, Bildspeicherung und Anzeige. 3. Die gemeinsamen Herausforderungen sind API -Kosten au?er Kontrolle, unkontrollierbare Erzeugungsergebnisse, schlechte Benutzererfahrung, Sicherheitsrisiken und schwieriges Datenmanagement. In den Antwortstrategien werden Benutzerquoten und -darstellungen festgelegt, die Auswahl von ProPT-Anleitungen und mehrfizierende Auswahl, asynchrone Benachrichtigungen und Fortschrittsaufforderungen, wichtige Speicher- und Inhaltsprüfungen sowie Cloud-Speicher vorhanden.

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PHP spielt die Rolle des Connector- und Brain Center im intelligenten Kundendienst, der für die Verbindung von Front-End-Eingaben, Datenbankspeicher und externen KI-Diensten verantwortlich ist. 2. Bei der Implementierung ist es notwendig, eine mehrschichtige Architektur zu erstellen: Das Front-End empf?ngt Benutzernachrichten, die PHP-Back-End-Vorverarbeitete und Routes-Anfragen, stimmt zun?chst mit der lokalen Wissensbasis überein und verpasst sie, rufen Sie externe KI-Dienste wie OpenAI oder Dialogflow an, um intelligente Antwort zu erhalten. 3. Die Sitzungsverwaltung wird von PHP an MySQL und andere Datenbanken geschrieben, um die Kontext -Kontinuit?t zu gew?hrleisten. 4. Integrierte KI -Dienste müssen mit Guzzle HTTP -Anfragen senden, APIKEYs sicher speichern und eine gute Aufgabe der Fehlerbehandlung und -antwortanalyse durchführen. 5. Datenbankdesign muss Sitzungen, Nachrichten, Wissensbasis und Benutzertabellen enthalten, vernünftigerweise Indizes erstellen, Sicherheit und Leistung sicherstellen und Roboterspeicher unterstützen

Bei der Auswahl einer KI -Schreib -API müssen Sie Stabilit?t, Preis, Funktionsübereinstimmung untersuchen und ob es eine kostenlose Testversion gibt. 2. PHP verwendet Guzzle, um Postanfragen zu senden und JSON_DECODE zu verarbeiten, um die zurückgegebenen JSON -Daten zu verarbeiten, darauf zu achten, Ausnahmen und Fehlercodes zu erfassen. 3. Die Integration von KI -Inhalten in das Projekt erfordert einen Prüfmechanismus und die Unterstützung einer personalisierten Anpassung. V.
