Spring Boot与Python Flask结合实现AI文本分类服务及etcd注册发现

本文将介绍如何使用Spring Boot和Python Flask构建一个AI文本分类服务，并通过etcd实现服务的注册与发现，以确保高可用性和负载均衡。首先，项目背景是基于一个AI文本分类库，需要将其转化为可被其他应用调用的服务。 在技术选型上，选择了Spring Boot作为客户端，它是一个基于Spring框架的快速开发工具，能够简化应用程序的构建过程。Python Flask作为服务端，因其轻量级特性而受到青睐，适合快速搭建Web服务。etcd则作为一个分布式键值存储系统，扮演服务注册与发现的角色，确保服务间的通信和负载均衡。 项目设置方面，对于Spring Boot应用，需要添加`spring-cloud-starter-discovery-etcd`依赖，以便集成etcd服务发现功能。接着，在配置文件中指定etcd的URL，如`application.properties`或`application.yml`，以启用etcd并连接到本地运行的etcd服务器。 在Python Flask服务端，服务实例需在启动时向etcd注册，确保每个实例都有唯一的ID。可以通过获取本机主机名来实现这一点。服务端代码还应包括处理文本分类请求的逻辑，可能涉及AI模型的调用和结果返回。 在Spring Boot客户端，我们需要实现服务调用逻辑，利用Spring Cloud的客户端库查找在etcd中注册的服务实例，并进行负载均衡。这通常涉及定义Feign客户端或者使用Ribbon进行客户端负载均衡。 这个方案结合了Spring Boot的便捷性、Python Flask的轻量化以及etcd的分布式服务管理能力，提供了一种高效、灵活的AI文本分类服务架构。通过这种方式，不仅可以轻松地扩展服务实例以应对高并发，还能确保服务的稳定性和可靠性。