MCP客户端优化

经过仔细排查，发现问题出在连接管理策略上。原来的客户端为了实现简单，每次需要与服务端通信时都新建连接，用完立即关闭。这种短连接方式在低频使用时没问题，但并发量稍大就会导致连接频繁建立和销毁，不仅增加了额外的TCP握手开销，还容易触发操作系统的端口限制。更麻烦的是，某些防火墙策略会对频繁新建连接的行为进行限制，导致连接意外中断。

针对这个问题，我们引入了连接池机制。具体实现时，设置了最小空闲连接数和最大连接数，根据业务负载动态调整。当客户端需要发送请求时，首先从连接池获取可用连接，使用完毕后归还给连接池，而不是直接关闭。这样既避免了频繁建立连接的开销，又防止了连接数无限制增长。为了处理网络异常导致的连接失效，还在连接池中加入了健康检查机制，定期验证连接的有效性，及时剔除不可用的连接。

在数据传输方面，原来的实现直接使用JSON明文传输，虽然开发调试方便，但性能确实不敢恭维。特别是当数据包较大时，序列化和反序列化的时间明显变长，网络传输的数据量也大幅增加。我们测试了多种数据序列化方案，最终选择了Protocol Buffers。相比JSON，Protobuf的二进制格式体积小了近70%，序列化速度提升了3倍以上。虽然需要预先定义数据格式，但带来的性能提升确实值得。

内存管理也是个重头戏。最初的客户端在处理大文件或批量数据时，经常出现内存使用量飙升的情况。通过分析内存快照发现，问题主要出在数据缓存策略上——客户端无限制地缓存所有接收到的数据，直到用户主动处理。我们重新设计了数据流处理机制，引入背压控制，当接收数据速度超过处理能力时，主动通知服务端降低发送速率。同时，对于大文件传输，改为流式处理，分块读取和发送，避免一次性加载整个文件到内存。

超时与重试机制是保证系统稳定性的关键环节。原来的实现使用固定的超时时间，这在网络状况复杂多变的移动环境下显得力不从心。我们根据历史请求的响应时间分布，实现了自适应的超时策略：响应时间的中位数乘以安全系数作为基础超时值，再根据最近请求的成功率动态调整。对于暂时性的网络故障，采用指数退避算法进行重试，既保证了在临时故障时能够自动恢复，又避免了因过度重试给服务端造成压力。

日志记录系统的优化也带来了意想不到的收获。原先的日志记录过于详细，每个数据包的进出都完整记录，不仅占用大量磁盘空间，还影响了正常业务处理的性能。我们重新规划了日志级别：在调试阶段使用DEBUG级别，记录详细的操作日志；在生产环境切换到WARN级别，只记录异常情况和关键业务流程。同时，将日志的异步写入改为批量提交，减少磁盘I/O次数，日志系统的性能提升了40%左右。

经过这一系列优化，客户端的性能指标有了明显改善：平均响应时间从原来的800ms降低到200ms以内，内存使用量减少了60%，在弱网环境下的连接稳定性提升了5倍。最重要的是，这些优化让客户端能够更好地适应各种复杂的网络环境，为用户提供更稳定可靠的服务。

不过，客户端优化是个持续的过程。随着业务的发展和新技术的出现，还需要不断地监控、分析和改进。下一步我们计划引入更精细化的监控指标，实时跟踪客户端的运行状态，为后续的优化提供数据支撑。同时，也在考虑在适当场景下使用QUIC协议替代TCP，进一步优化在高延迟、高丢包网络环境下的表现。