28人参与 • 2025-08-19 • Redis
在实时视频流处理系统中,我们有时会遇到某些摄像头的数据延时过大(例如网络问题或处理能力不足),此时我们希望暂时跳过该摄像头的处理,以避免积压的数据影响实时性。本文将介绍一种基于redis自动过期特性的暂停机制,该机制简单高效,且能自动恢复。
class tracking_car: def __init__(self, profile_path, logger_) -> none: # ...其他初始化代码... # redis连接 self.redis_db = redis.strictredis( host=conf.redis_server.ip, port=conf.redis_server.port, db=conf.redis_server.db, socket_keepalive=true, socket_connect_timeout=10 ) # 超时存储的redis key前缀 self.timeout_key_prefix = "tracking_car:timeout:"
def re_stream(self, logger_): pub = self.redis_db.pubsub() pub.subscribe(self.topic) msgs = pub.listen() for msg in msgs: if msg["type"] == "message": json_data = json.loads(msg["data"]) ip = json_data["ip"] # 检查是否在暂停列表 - 使用redis自动过期 timeout_key = f"{self.timeout_key_prefix}{camera_ip}" if self.redis_db.exists(timeout_key): # 获取剩余时间并记录日志 ttl = self.redis_db.ttl(timeout_key) skip_msg = f"跳过{ip }的消息:处于暂停时段({ttl}s剩余)" continue # ...正常处理逻辑...
def write_database(self, cv_list, logger_: mylogger): # 计算时间差 current_time = time.time() _ts = cv_list['timestamp'] diff_time = current_time - _ts # 如果时间差超过300秒,使用redis自动过期设置 if diff_time > 300: camera_ip = cv_list["ip"] logger_.warning(f"ip {camera_ip} 延时超过300秒({diff_time:.2f}s),加入暂停列表") # 设置redis键,自动在300秒后过期 timeout_key = f"{self.timeout_key_prefix}{camera_ip}" self.redis_db.setex(timeout_key, 300, "1") # 值可以是任意内容 # 删除相关图片并跳过处理 self.redis_db.unlink(cv_list["path"]) return # ...正常处理逻辑...
自动恢复机制:
setex
命令设置带过期时间的键进程间状态共享:
资源优化:
实时监控:
这种机制特别适用于以下场景:
动态阈值设置:
# 根据系统负载动态调整延时阈值 load = os.getloadavg()[0] dynamic_threshold = 300 * (1 + load) # 负载越高,阈值越大
分级暂停机制:
# 根据延时严重程度设置不同暂停时间 if diff_time > 600: # 超过10分钟 pause_time = 600 # 暂停10分钟 elif diff_time > 300: # 超过5分钟 pause_time = 300 # 暂停5分钟
监控告警:
# 当摄像头被暂停时发送告警 if diff_time > 300: send_alert(f"摄像头 {camera_ip} 因延时过高被暂停")
基于redis自动过期的流处理暂停机制是一种高效、可靠且易于实现的解决方案。它通过以下方式提升系统稳定性:
这种机制不仅适用于视频流处理系统,也可应用于任何需要根据数据延迟动态调整处理策略的场景。
到此这篇关于基于redis自动过期的流处理暂停机制的文章就介绍到这了,更多相关redis自动过期流处理暂停机制内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网!
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