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AI视频分类并行处理测试

功能概述

本次更新实现了AI视频分类的并行处理功能，支持10个并发任务同时运行，大幅提升处理效率。

主要改进

1. 并发架构重构

• 原来: 单任务串行处理 (max_concurrent_tasks: 1)
• 现在: 支持10个并发任务 (max_concurrent_tasks: 10)
• 智能并发数: 根据CPU核心数动态调整 (cpu_cores * 2，最大10)

2. Worker管理系统

• 多Worker架构: 启动10个独立的worker进程
• 任务分发机制: 原子操作确保任务不重复分配
• 状态管理: 使用HashSet<String>跟踪当前处理的任务

3. 错误处理和恢复

• 连续错误限制: 单个worker最多5次连续错误后暂停30秒
• 超时保护: 单个任务最长处理时间5分钟
• 渐进式重试: 错误次数越多，等待时间越长

4. 资源管理优化

• 内存管理: 避免过度并发导致内存溢出
• 任务队列: 智能任务分发，避免资源竞争
• 统计更新: 独立的统计更新worker，每5秒更新一次

性能提升

理论性能提升

• 处理速度: 从1个任务/时间单位 → 最多10个任务/时间单位
• 吞吐量: 理论上提升10倍（实际受网络和AI服务限制）
• 资源利用: 更好地利用多核CPU和网络带宽

实际测试场景

1. 小批量测试: 10-20个视频文件
2. 中等批量: 50-100个视频文件
3. 大批量: 200+个视频文件

技术实现细节

核心数据结构变更

// 原来
current_task: Arc<Mutex<Option<String>>>,

// 现在  
current_tasks: Arc<RwLock<HashSet<String>>>,
worker_handles: Arc<Mutex<Vec<tokio::task::JoinHandle<()>>>>,

Worker循环逻辑

async fn worker_loop(&self, worker_id: usize) {
    // 错误计数和恢复机制
    // 任务获取和处理
    // 超时保护
    // 资源清理
}

任务分发机制

async fn try_process_next_task(&self, worker_id: usize) -> Result<Option<String>> {
    // 检查并发限制
    // 原子操作获取任务
    // 超时处理
    // 状态更新
}

测试验证

1. 编译测试

✅ cargo check - 通过 ✅ cargo build - 通过
✅ 应用启动 - 成功

2. 功能测试

• 创建测试项目
• 添加测试视频文件
• 启动AI分类任务
• 验证并发处理
• 检查处理结果

3. 性能测试

• 单任务处理时间基准
• 10并发任务处理时间
• 资源使用情况监控
• 错误恢复机制验证

使用说明

启动并发处理

1. 在项目详情页面点击"一键AI分类"
2. 系统自动检测CPU核心数并设置最优并发数
3. 启动多个worker开始并发处理
4. 实时查看处理进度和统计信息

监控和调试

• 查看控制台输出了解worker状态
• 检查任务进度和错误信息
• 监控系统资源使用情况

注意事项

1. 网络限制: 实际性能受Gemini API调用频率限制
2. 内存使用: 大量并发可能增加内存使用
3. 错误处理: 网络错误会触发重试机制
4. 资源竞争: 避免同时运行多个大批量分类任务

下一步优化

1. 动态并发调整: 根据系统负载动态调整并发数
2. 优先级队列: 支持任务优先级排序
3. 断点续传: 支持任务中断后从断点继续
4. 批量优化: 优化批量任务的内存使用