李澤辰 張紅祥 黨凱 趙運鑫

摘要：本文通過對考勤重要性的闡述以及新型考勤形式的展望，提出了利用人臉識別技術(shù)輔助局域網(wǎng)技術(shù)以及移動定位技術(shù)的考勤管理系統(tǒng)。本文分析了系統(tǒng)的工作方式與實現(xiàn)難點，并就對難點問題——高并發(fā)，進行了詳細(xì)分析和解決方案的提出。

關(guān)鍵詞：高?？记?人臉識別;信息管理系統(tǒng);Android;高并發(fā)

中圖分類號：TP311文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）33-0180-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（ OSID）：

0 引言

基于人臉識別技術(shù)[1]的移動考勤系統(tǒng)是基于阿里云人工智能面部識別技術(shù)[2]進一步定制開發(fā)的多功能考勤系統(tǒng)[3]。用戶通過手機App采集實時面部信息發(fā)往后臺進行比對，并輔助使用GPS定位技術(shù)確保用戶是在正確的位置進行的考勤操作，從而完成記錄考勤信息。

該系統(tǒng)在實際運行時必須解決一個技術(shù)難題：在考勤請求高并發(fā)的情況下，在有限的計算資源的條件下，系統(tǒng)如何實現(xiàn)穩(wěn)定準(zhǔn)確的完成考勤工作，如何解決這一難題，是本文的主要研究內(nèi)容[4]。

1 人臉識別移動考勤系統(tǒng)技術(shù)分析

本系統(tǒng)分為Web端[5-7]與Android App端[8-10]，兩者之間相互獨立，可分別部署與不同的服務(wù)器上，但兩端公用同一數(shù)據(jù)庫。Web端與Android App端通過RocketMQ消息隊列進行一（ Web）對多（Android App）通信與負(fù)載均衡處理。

Android App端的主要功能包括用戶數(shù)據(jù)存儲、人臉識別、人臉對比，考勤任務(wù)的發(fā)起。

用戶使用App進行注冊，大部分的用戶數(shù)據(jù)會保存至用戶終端本地，在閑時與web服務(wù)器的數(shù)據(jù)進行同步，從而減少服務(wù)器壓力，用戶在注冊和考勤時需要調(diào)用設(shè)備的前置攝像儀器，這里需要用到Android的攝像設(shè)備接口[11]。人臉捕捉階段需要調(diào)用阿里云“人臉檢測定位”接口，從而快速鎖定人臉區(qū)域，方便保存與后續(xù)比對。注冊時，系統(tǒng)生成用戶個人專屬的人臉數(shù)據(jù)，并將其存放到阿里云OSS對象存儲服務(wù)中，以待下次對比使用。使用OSS對象存儲服務(wù)是因為人臉數(shù)據(jù)之后的服務(wù)中會頻繁使用，OSS對象存儲服務(wù)支持自動生成圖像的URL路徑，這樣很方便阿里云人臉對比接口的圖像導(dǎo)入，實現(xiàn)快速比對。在比對完成后，阿里云人臉對比接口會返回一個置信值，若高于80，視為人臉相符，App端將向web端發(fā)送用戶考勤成功的請求，若低于80，則視為人臉不相符，App將詢問用戶是否再次完成進行驗證考勤。

Web端僅供管理員用戶使用，為了方便管理，管理員權(quán)限應(yīng)當(dāng)做分級處理，此功能將使用Apache Shiro框架實現(xiàn)，具體應(yīng)達到的效果為，一個學(xué)校（學(xué)院）設(shè)置一名專門負(fù)責(zé)考勤的一級管理員，設(shè)置多名二級管理員即老師。一級管理員可以管理所屬部門的所有二級管理員和戶信息，并可修改學(xué)校所有的考勤記錄。二級管理員可以發(fā)展群組即班級，班級的管理方式與App端方式相同，老師可以在班級范圍內(nèi)發(fā)布考勤任務(wù)，并查看班級成員對考勤任務(wù)的完成情況并進行修改或下載。

考勤往往會因網(wǎng)絡(luò)狀況不佳，學(xué)生設(shè)備故障等客觀因素導(dǎo)致考勤不能正常完成，所以管理員對考勤記錄的修改的意義就在此體現(xiàn)，以保證考勤的公平性。

Web端也將承擔(dān)考勤記錄的統(tǒng)計功能，由于考勤任務(wù)發(fā)布是只有很短時間的時效性而保證考勤的真實性，所以所有App將會在同一時間點發(fā)布考勤請求，從而發(fā)生高并發(fā)的現(xiàn)象，解決方法是使用SpringBoot集成RocketMQ消息隊列，多個App的考勤請求作為生產(chǎn)者，考勤請求將封裝考勤發(fā)起的時間，消息隊列的消費者會將考勤記錄逐條寫進數(shù)據(jù)庫中，依次解決高并發(fā)對服務(wù)器帶來的壓力。

2 并發(fā)問題的解決

首先，系統(tǒng)主要需要實現(xiàn)兩個功能，一個是處理好上課前幾分鐘考勤帶來的高并發(fā)請求，另一個是將所有的考勤數(shù)據(jù)盡快錄入系統(tǒng)，方便老師查看。

該系統(tǒng)需要解決的最大問題是如何在高并發(fā)請求下快速的處理完當(dāng)前的請求任務(wù)。以西安文理學(xué)院舉例，每周一的第一節(jié)課大約有五千人需要上課，假如每個教室均使用本系統(tǒng)進行考勤，在幾分鐘內(nèi)系統(tǒng)的并發(fā)量就會劇增至上萬，如何能快速、正確的解決這些請求是一件很麻煩的事情。面對這種高并發(fā)的請求，本系統(tǒng)將從兩個方面進行優(yōu)化，分為數(shù)據(jù)庫優(yōu)化、服務(wù)端優(yōu)化。

首先，所有的考勤數(shù)據(jù)都需要存儲到數(shù)據(jù)庫以備后期查看，如果直接將考勤數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，龐大的數(shù)據(jù)請求容易使得服務(wù)器宕機。本系統(tǒng)使用了Redis[12]進行緩存需要頻繁讀取的數(shù)據(jù)，避免了多次請求數(shù)據(jù)庫而給服務(wù)器帶來巨大的壓力，從而加快了熱點數(shù)據(jù)的訪問速度;在數(shù)據(jù)庫方面，本系統(tǒng)將使用讀寫分離的辦法來解決數(shù)據(jù)庫請求量劇增的問題。建立專門用于讀取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，以及存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，高并發(fā)發(fā)生時，降低數(shù)據(jù)庫讀操作和寫操作混雜而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫崩潰的可能性。本系統(tǒng)還建立了對應(yīng)數(shù)據(jù)表的索引，以此來增加查詢效率，對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)存儲，系統(tǒng)將直接調(diào)用存儲過程進行存儲，達到減少soL編譯時間、降低網(wǎng)絡(luò)通信量的目的，進而加快數(shù)據(jù)存儲所需要的時間。

對于服務(wù)器，采用Nginx進行反向代理，負(fù)載均衡。反向代理機制可以幫助經(jīng)常被請求的頁面緩解服務(wù)器的壓力，將客戶端的請求轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)服務(wù)器上;負(fù)載均衡具有轉(zhuǎn)發(fā)、故障移除的功能，ngmx可以通過一定的算法，如輪詢、權(quán)重的算法來將不同的客戶端請求轉(zhuǎn)發(fā)到不同的服務(wù)器上，減輕單個服務(wù)器的壓力，以此來增加系統(tǒng)的并發(fā)量，利用心跳檢測機制，來判斷集群中的某臺服務(wù)器是否正常工作。同時使用RocketMQ消息隊列進行削峰處理，將請求數(shù)據(jù)先存人消息中間件中，消費處理系統(tǒng)逐漸拉取消費，將消費過的數(shù)據(jù)異步寫入數(shù)據(jù)庫，降低服務(wù)器壓力。對于部分靜態(tài)文件，本系統(tǒng)使用了CDN即內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)來存儲，當(dāng)客戶端請求時，將請求分發(fā)到距離客戶端最近的緩存服務(wù)器上，由緩存服務(wù)器響應(yīng)客戶端的請求。

在阿里云服務(wù)器下進行測試，測試工具是Apache組織開發(fā)的基于Java的壓力測試工具，它可以用于對服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)或?qū)ο竽M繁重的負(fù)載來測試它們的強度或分析不同壓力類型下的整體性能。測試環(huán)境軟件環(huán)境如表1軟件環(huán)境所示：

對請求接口進行測試，線程數(shù)設(shè)置為1000，Ram-UP Period（啟動所有線程的時間）設(shè)置為lOs，循環(huán)次數(shù)設(shè)置為10次，即在10秒內(nèi)將會有10000次請求訪問系統(tǒng)。

測試結(jié)果匯總圖如圖l所示，每次請求狀態(tài)圖如圖2所示。

測試過程中請求1000次請求中error為0.00%，是可以接受的比例。Throughput（吞吐量）達到了103.4sec，理論上1秒內(nèi)可以解決103次請求。對于小規(guī)模的高并發(fā)請求足夠使用，當(dāng)請求次數(shù)達到10000以上時需要升級服務(wù)器配置。

綜上所述，本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫采用了讀寫分離、Redis熱緩存降低數(shù)據(jù)庫壓力;服務(wù)器采用了Nginx進行負(fù)載均衡和反向代理機制來增加請求響應(yīng)速度;使用RocketMQ消息隊列進行削峰處理，降低服務(wù)器壓力;靜態(tài)資源使用CDN來加速資源的獲取。

同時，使用了行業(yè)內(nèi)認(rèn)可的壓力測試工具Apache JMeter進行測試，測試結(jié)果良好，能夠在合理的時間內(nèi)完成系統(tǒng)的請求。

參考文獻：

[1]張旭，謝鑒.基于深度學(xué)習(xí)的人臉大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（3）：161.

[2]吳文華.人臉識別技術(shù)的發(fā)展與功能[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（2）：76.

[3]耿倩.基于人臉識別的高?？记谙到y(tǒng)研究[J].陜西教育（高教），2019（8）：45-46.

[4]周春杰.基于人臉識別及行人重識別技術(shù)的考勤系統(tǒng)[J].工業(yè)控制計算機，2019，32（8）：152-153.

[5]蘇暢.基于JAVA的公司考勤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].科技廣場，2013（5）：58-60.

[6]王昌建.高校學(xué)生考勤信息管理系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[J].科技信息，2010（33）：91，112.

[7]何曉昀.基于校園網(wǎng)的學(xué)生考勤系統(tǒng)的設(shè)計[J].長江大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）理工卷，2010，7（3）：285-286.

[8]薛云飛.基于Android平臺的校園移動考勤系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[J].中國新通信，2018，20（2）：82.

[9]張波，趙雙明.基于Android平臺的百度地圖開發(fā)研究[J].軟件導(dǎo)刊。2015，14（7）：96-99.

[10]鄭杰輝.基于手機定位的考勤管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2016，15 （5）：72-74.

[11]徐旭東.網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)Android客戶端的開發(fā)[D].上海：上海交通大學(xué)，2017.

[12]王琳.基于Nginx和Redis集群架構(gòu)的互聯(lián)網(wǎng)線上觸點商城解決策略[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2019，18（12）：47-49.

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