Codabench平台提交队列卡顿问题分析与解决方案

Codabench平台提交队列卡顿问题分析与解决方案

问题背景

Codabench是一个用于机器学习竞赛的开源平台，近期在运行竞赛4430时出现了提交队列卡顿的问题。该问题表现为提交状态无法正常更新，导致大量提交停留在"Preparing"阶段，同时平台页面加载速度显著下降。

问题现象

从日志分析来看，主要出现两类错误：

1. 500服务器错误：工作节点尝试更新提交状态时，后端返回500内部服务器错误，导致状态更新失败。

2. 连接超时错误：工作节点与Codabench服务器之间的HTTPS连接频繁超时（默认150秒），使得提交状态无法同步。

技术分析

根本原因

1. 数据库负载过高：当竞赛提交量增大时，每次加载竞赛页面都会查询所有提交记录，导致数据库压力剧增。

2. API响应延迟：后端服务处理状态更新请求时出现性能瓶颈，无法及时响应工作节点的请求。

3. 资源竞争：多个工作节点同时尝试更新状态时，可能产生资源竞争，进一步加剧了系统负载。

影响范围

该问题主要影响：

• 竞赛组织者：无法有效管理大量提交
• 参赛者：提交处理延迟，影响竞赛体验
• 系统稳定性：整体性能下降形成恶性循环

临时解决方案

平台维护团队采取了以下应急措施：

1. 服务重启：定期重启相关服务以缓解资源压力
2. 手动干预：协助组织者清理卡住的提交
3. 代码热修复：优化关键路径的性能问题

长期优化建议

基于此次事件，建议从以下方面进行系统改进：

系统架构优化

1. 分页加载：实现提交记录的懒加载或分页机制，避免一次性加载所有记录
2. 缓存策略：为频繁访问的数据添加缓存层，减少数据库查询
3. 异步处理：将状态更新改为异步队列处理，提高系统吞吐量

功能增强

1. 批量操作：提供批量取消、重新运行和删除提交的功能
2. 高级筛选：增加多种筛选条件组合，如日期范围、是否计入排行榜等
3. 自动化处理：实现自动检测和恢复卡住提交的机制

运维建议

对于大型竞赛组织者，建议：

1. 定期清理：在竞赛阶段转换时清理不再需要的旧提交
2. 资源规划：根据预期提交量提前与平台团队沟通资源需求
3. 监控告警：设置关键指标监控，及时发现性能问题

总结

Codabench平台的提交队列问题反映了高并发场景下的典型系统瓶颈。通过这次事件，平台团队积累了宝贵的经验，未来将通过架构优化和功能增强来提升系统的稳定性和用户体验。对于竞赛组织者而言，合理规划竞赛流程和及时清理数据也是确保竞赛顺利进行的重要因素。