Archon性能监控：系统指标与健康检查深度解析-优快云博客

Archon性能监控：系统指标与健康检查深度解析

【免费下载链接】Archon Archon is an AI agent that is able to create other AI agents using an advanced agentic coding workflow and framework knowledge base to unlock a new frontier of automated agents. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/archon3/Archon

🚀 概述：为什么性能监控至关重要

在现代AI代理框架中，性能监控不仅是技术需求，更是业务连续性的保障。Archon作为一个能够创建其他AI代理的先进框架，其性能监控系统设计精妙，涵盖了从基础设施健康检查到实时业务指标的全方位监控。

💡 核心价值：Archon的性能监控系统能够帮助开发者：

实时掌握系统健康状况
快速定位和解决性能瓶颈
优化资源利用率
确保AI代理工作流的稳定性

🏗️ 架构设计：分层监控体系

Archon采用分层监控架构，确保从底层基础设施到上层业务逻辑的全面覆盖：

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🔍 健康检查端点详解

核心健康检查端点

Archon提供了多个健康检查端点，每个端点服务于不同的监控场景：

端点	端口	用途	响应示例
`/api/health`	8080	主API健康状态	`{"status": "healthy"}`
`/api/projects/health`	8080	项目服务健康	`{"status": "healthy", "schema_valid": true}`
`/api/settings/health`	8080	设置服务健康	`{"status": "healthy", "service": "settings"}`
`/api/mcp/health`	8080	MCP服务代理健康	`{"status": "healthy", "service": "mcp"}`
`/health`	8051	MCP服务器直接健康检查	`{"status": "healthy"}`
`/api/database/metrics`	8080	数据库指标统计	包含表记录数和连接状态

健康检查实现代码

后端健康检查的核心实现基于FastAPI框架：

@app.get("/health")
async def health_check():
    """全局健康检查端点"""
    return {
        "status": "healthy",
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "version": "1.0.0"
    }

@app.get("/api/health")  
async def api_health_check():
    """API健康检查端点 - /health的别名"""
    return await health_check()

@router.get("/projects/health")
async def projects_health():
    """项目服务健康检查，包含schema验证"""
    try:
        # 验证数据库schema完整性
        schema_valid = await validate_project_schema()
        return {
            "status": "healthy" if schema_valid else "schema_missing",
            "schema_valid": schema_valid,
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }
    except Exception as e:
        return {
            "status": "error", 
            "error": str(e),
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }

📊 数据库性能监控

实时数据库指标

Archon通过专用的数据库指标端点提供详细的数据库状态信息：

@router.get("/database/metrics")
async def database_metrics():
    """获取数据库指标和统计信息"""
    try:
        supabase_client = get_supabase_client()
        tables_info = {}
        
        # 获取各表记录数统计
        tables = ["archon_projects", "archon_tasks", "archon_crawled_pages", "archon_settings"]
        for table in tables:
            response = supabase_client.table(table).select("id", count="exact").execute()
            tables_info[table] = response.count if response.count is not None else 0
        
        total_records = sum(tables_info.values())
        
        return {
            "status": "healthy",
            "database": "supabase", 
            "tables": tables_info,
            "total_records": total_records,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        }
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail={"error": str(e)})

数据库监控指标表

指标	描述	正常范围	告警阈值
项目表记录数	`archon_projects` 表记录数量	0-10,000	>50,000
任务表记录数	`archon_tasks` 表记录数量	0-100,000	>500,000
爬取页面数	`archon_crawled_pages` 表记录数量	0-1,000,000	>5,000,000
总记录数	所有表记录总和	根据业务规模	系统内存80%

🎯 前端健康监控系统

实时连接状态监控

前端采用智能的健康检查策略，确保用户界面的实时响应性：

class ServerHealthService {
  private healthCheckInterval: number | null = null;
  private isConnected: boolean = true;
  private missedChecks: number = 0;
  private maxMissedChecks: number = 2; // 2次检查失败后显示断开连接

  async checkHealth(): Promise<boolean> {
    try {
      const response = await fetch('/api/health', {
        method: 'GET',
        signal: AbortSignal.timeout(10000) // 10秒超时
      });
      
      if (response.ok) {
        const data = await response.json();
        // 接受healthy、online或initializing状态
        return data.status === 'healthy' || data.status === 'online' || data.status === 'initializing';
      }
      return false;
    } catch (error) {
      return false;
    }
  }

  startMonitoring(callbacks: HealthCheckCallback) {
    this.healthCheckInterval = window.setInterval(async () => {
      const isHealthy = await this.checkHealth();
      
      if (isHealthy) {
        if (this.missedChecks > 0) {
          this.missedChecks = 0;
          this.handleConnectionRestored();
        }
      } else {
        this.missedChecks++;
        if (this.missedChecks >= this.maxMissedChecks && this.isConnected) {
          this.isConnected = false;
          if (this.callbacks) {
            this.callbacks.onDisconnected(); // 触发断开连接界面
          }
        }
      }
    }, 30000); // 每30秒检查一次
  }
}

连接状态机

前端连接状态遵循明确的状态转换逻辑：

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🔧 统一日志系统与Logfire集成

灵活的日志配置

Archon提供了统一的日志系统，支持标准日志和Logfire增强日志的无缝切换：

def setup_logfire(token: str | None = None, environment: str = "development", service_name: str = "archon-server"):
    """
    配置日志，支持可选的Logfire集成
    
    简单行为：
    - LOGFIRE_ENABLED=true且有token：启用Logfire + 统一日志
    - LOGFIRE_ENABLED=false或无token：仅标准Python日志
    """
    global _logfire_configured, _logfire_enabled
    
    _logfire_enabled = is_logfire_enabled()
    handlers = []
    
    if _logfire_enabled and token:
        try:
            # 配置Logfire
            logfire.configure(
                token=token,
                service_name=service_name, 
                environment=environment,
                send_to_logfire=True,
            )
            handlers.append(logfire.LogfireLoggingHandler())
        except Exception:
            _logfire_enabled = False
    
    # 设置标准Python日志（始终可用）
    logging.basicConfig(
        level=os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper(),
        format="%(asctime)s | %(name)s | %(levelname)s | %(message)s",
        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
        handlers=handlers,
        force=True,
    )

环境变量配置

环境变量	默认值	描述
`LOGFIRE_ENABLED`	`false`	启用Logfire集成
`LOGFIRE_TOKEN`	-	Logfire访问令牌
`LOG_LEVEL`	`INFO`	日志级别(DEBUG/INFO/WARNING/ERROR)
`DISCONNECT_SCREEN_ENABLED`	`true`	启用断开连接界面

📈 性能指标与优化策略

关键性能指标(KPI)

Archon监控系统跟踪以下核心性能指标：

API响应时间分布
- P50: <100ms
- P95: <500ms
- P99: <1000ms
RAG查询性能
- 平均搜索时间: <200ms
- 搜索准确率: >95%
- 缓存命中率: >80%
资源利用率
- 内存使用率: <70%
- CPU利用率: <60%
- 数据库连接池: 20-80%利用率

自适应资源管理

Archon具备智能的资源管理能力：

# 内存自适应处理示例
def process_documents_with_memory_awareness(documents):
    """根据可用内存动态调整处理策略"""
    available_memory = get_available_memory()
    
    if available_memory > 2 * 1024 * 1024 * 1024:  # 2GB以上
        batch_size = 100  # 大内存，大批次处理
        concurrency = 8   # 高并发
    elif available_memory > 1 * 1024 * 1024 * 1024:  # 1GB-2GB
        batch_size = 50
        concurrency = 4
    else:  # 小于1GB
        batch_size = 20  
        concurrency = 2  # 低并发，避免内存溢出
    
    return process_in_batches(documents, batch_size, concurrency)

🛠️ 故障排除与诊断指南

常见问题诊断表

症状	可能原因	解决方案
健康检查失败	服务未启动	检查Docker compose状态
API响应缓慢	内存不足	查看内存指标，调整批处理大小
数据库连接超时	连接池耗尽	检查数据库连接数配置
RAG查询超时	向量搜索负载高	优化索引，增加缓存

实时诊断命令

# 查看所有服务日志
docker-compose logs -f

# 检查特定服务状态
docker-compose logs -f archon-server
docker-compose logs -f archon-mcp

# 实时健康检查
curl http://localhost:8080/api/health
curl http://localhost:8080/api/database/metrics

# 性能测试
curl -o /dev/null -s -w "Time: %{time_total}s\n" http://localhost:8080/api/health

🚀 部署与运维最佳实践

生产环境监控配置

# docker-compose.yml 监控配置示例
version: '3.8'
services:
  archon-server:
    environment:
      - LOGFIRE_ENABLED=true
      - LOGFIRE_TOKEN=your_production_token
      - LOG_LEVEL=INFO
      - DISCONNECT_SCREEN_ENABLED=true
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 4G
          cpus: '2'
        reservations:
          memory: 2G
          cpus: '1'

监控仪表板建议

Grafana仪表板：集成健康检查指标和性能数据
告警规则：设置基于响应时间和错误率的告警
日志聚合：使用ELK或Loki进行日志集中管理
性能基线：建立正常的性能基线用于异常检测

🔮 未来演进方向

Archon性能监控系统的持续演进包括：

分布式追踪：集成OpenTelemetry实现端到端追踪
AI驱动的异常检测：使用机器学习自动识别性能异常
预测性扩缩容：基于历史数据的资源预测和自动调整
多租户监控：支持多个团队或项目的独立监控视图

✅ 总结

Archon的性能监控系统提供了一个全面、灵活且易于使用的监控解决方案。通过健康检查端点、实时指标收集、智能资源管理和统一的日志系统，开发者可以：

🎯 实时掌握系统状态：通过丰富的健康检查端点
📊 深度性能分析：借助Logfire集成和详细指标
🔧 快速故障诊断：利用完善的日志和诊断工具
⚡ 智能资源优化：基于实时数据的自适应调整

无论您是开发测试还是生产部署，Archon的性能监控系统都能为您提供所需的可见性和控制力，确保您的AI代理工作流始终处于最佳状态。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考