人工智慧 人臉識別 基礎模組的快取層
專案後面需要支援監獄，學校，這種業務場景，需要支援捉拍，推送訊息，支援安防，門禁系統的資料彙總，因此後面肯定要使用redis叢集對業務資料高可用，訪問高效，開始搭建redis叢集的時候，考慮到需要把這個快取層抽取到一個基礎模組處理，提供以後其他服務公用，比如虹膜，聲紋等擴充套件的服務，但是redis的叢集並不是越多越好，畢竟它裡面對叢集裡面的通訊使用的是ping，meet，pong，fail，等傳送，而這些的通訊頭給的大小隻是2k，因此叢集裡面的通訊資料是有限的，而且叢集裡面的通訊的頻率大概是10/per ，如果叢集規模太大，就會影響到整個基礎模組的通訊資料體量，以及互動，網上看到一遍對
但是這裡抽取出一個快取模組來支援各個服務的呼叫，這就需要考慮到幾點，
1.各個服務之間的依賴的程式碼是否冗餘
2.是否是主線的業務服務所依賴，快取模組如果出了問題，如何進行熔斷處理
3.gateway如何支援快取層的資料過濾，許可權訪問
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