NearAI项目中的API请求与文件句柄优化实践
背景介绍
在NearAI项目的实际运行过程中，开发团队遇到了两个关键的性能瓶颈问题：API请求速率限制和系统文件句柄不足。这些问题直接影响了系统的稳定性和用户体验，需要进行针对性的优化。
问题分析
API请求速率限制
项目初期使用的Fireworks计划仅支持每秒5个请求，这远远不能满足实际需求。特别是在构建向量存储(vector store)时，系统需要频繁调用API，很容易触发速率限制。
文件句柄不足
当创建本地向量存储时，系统报出"Too many open files"错误。这表明操作系统级别的文件描述符限制被突破，导致无法打开新的文件或网络连接。
解决方案
升级服务计划
最直接的解决方案是升级Fireworks服务计划，以获得更高的请求速率限制。团队将基础套餐升级为能够支持更高并发请求的专业套餐。
实现认证缓存
为了进一步优化API调用效率，团队实现了认证令牌的缓存机制：
from functools import lru_cache
from datetime import timedelta
@lru_cache(maxsize=128)
def get_auth_token():
# 获取认证令牌的逻辑
pass
# 或者使用带超时的内存缓存
auth_cache = mem_cache_with_timeout(ttl=timedelta(seconds=60))
这种缓存策略将认证令牌在内存中缓存60秒，避免了每次API调用都需要重新获取认证信息，显著减少了API调用次数。
系统级优化
针对文件句柄不足的问题，团队进行了系统级别的优化：
- 调整了ulimit设置，提高了单个进程可打开的文件描述符数量上限
- 优化了文件处理逻辑，确保及时关闭不再使用的文件描述符
- 实现了文件描述符的监控机制，及时发现潜在的泄漏问题
实施效果
经过上述优化后，系统表现出显著的性能提升：
- API调用不再频繁触发速率限制
- 向量存储构建过程更加稳定可靠
- 系统整体资源利用率得到改善
经验总结
这次优化实践为团队积累了宝贵的经验：
- 在项目规划阶段就应该预估API调用量，选择合适的服务套餐
- 缓存是提高系统性能的有效手段，但要注意缓存一致性问题
- 系统级参数(如ulimit)的默认值可能不适合高并发场景，需要根据实际情况调整
- 资源监控应该成为系统运维的常规工作，以便及时发现潜在问题
这些经验将为NearAI项目后续的开发和运维工作提供重要参考。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
