记一次性能优化,单台 4 核 8G 机器支撑 5 万 QPS

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来源 | https://segmentfault.com/a/1190000018075241

 

前言

这篇文章的主题是记录一次性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路,首先要声明的一点是,我的方式不是唯一的,大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。

如何优化

首先大家要明确的一点是,脱离需求谈优化都是耍流氓,所以有谁跟你说在xx机器上实现了百万并发,基本上可以认为是不懂装懂了,单纯的并发数完全是无意义的。其次,我们优化之前必须要有一个目标,需要优化到什么程度,没有明确目标的优化是不可控的。再然后,我们必须明确的找出性能瓶颈在哪里,而不能漫无目的的一通乱搞。

需求描述

这个项目是我在上家公司负责一个单独的模块,本来是集成在主站代码中的,后来因为并发太大,为了防止出现问题后拖累主站服务,所有由我一个人负责拆分出来。对这个模块的拆分要求是,压力测试QPS不能低于3万,数据库负载不能超过50%,服务器负载不能超过70%, 单次请求时长不能超过70ms,错误率不能超过5%。

环境的配置如下:
服务器:4核8G内存,centos7系统,ssd硬盘
数据库:Mysql5.7,最大连接数800
缓存: redis, 1G容量。
以上环境都是购买自腾讯云的服务。
压测工具:locust,使用腾讯的弹性伸缩实现分布式的压测。

需求描述如下:
用户进入首页,从数据库中查询是否有合适的弹窗配置,如果没有,则继续等待下一次请求、如果有合适的配置,则返回给前端。这里开始则有多个条件分支,如果用户点击了弹窗,则记录用户点击,并且在配置的时间内不再返回配置,如果用户未点击,则24小时后继续返回本次配置,如果用户点击了,但是后续没有配置了,则接着等待下一次。

重点分析

根据需求,我们知道了有几个重要的点,1、需要找出合适用户的弹窗配置,2、需要记录用户下一次返回配置的时间并记录到数据库中,3、需要记录用户对返回的配置执行了什么操作并记录到数据库中。

调优

我们可以看到,上述三个重点都存在数据库的操作,不只有读库,还有写库操作。从这里我们可以看到如果不加缓存的话,所有的请求都压到数据库,势必会占满全部连接数,出现拒绝访问的错误,同时因为sql执行过慢,导致请求无法及时返回。所以,我们首先要做的就是讲写库操作剥离开来,提升每一次请求响应速度,优化数据库连接。整个系统的架构图如下:

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将写库操作放到一个先进先出的消息队列中来做,为了减少复杂度,使用了redis的list来做这个消息队列。

然后进行压测,结果如下:

QPS在6000左右502错误大幅上升至30%,服务器cpu在60%-70%之间来回跳动,数据库连接数被占满tcp连接数为6000左右,很明显,问题还是出在数据库,经过排查sql语句,查询到原因就是找出合适用户的配置操作时每次请求都要读取数据库所导致的连接数被用完。因为我们的连接数只有800,一旦请求过多,势必会导致数据库瓶颈。好了,问题找到了,我们继续优化,更新的架构如下

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我们将全部的配置都加载到缓存中,只有在缓存中没有配置的时候才会去读取数据库。

接下来我们再次压测,结果如下:
QPS压到2万左右的时候就上不去了,服务器cpu在60%-80%之间跳动,数据库连接数为300个左右,每秒tpc连接数为1.5万左右。

这个问题是困扰我比较久的一个问题,因为我们可以看到,我们2万的QPS,但是tcp连接数却并没有达到2万,我猜测,tcp连接数就是引发瓶颈的问题,但是因为什么原因所引发的暂时无法找出来。

这个时候猜测,既然是无法建立tcp连接,是否有可能是服务器限制了socket连接数,验证猜测,我们看一下,在终端输入ulimit -n命令,显示的结果为65535,看到这里,觉得socket连接数并不是限制我们的原因,为了验证猜测,将socket连接数调大为100001.

再次进行压测,结果如下:

QPS压到2.2万左右的时候就上不去了,服务器cpu在60%-80%之间跳动,数据库连接数为300个左右,每秒tpc连接数为1.7万左右。

虽然有一点提升,但是并没有实质性的变化,接下来的几天时间,我发现都无法找到优化的方案,那几天确实很难受,找不出来优化的方案,过了几天,再次将问题梳理了一遍,发现,虽然socket连接数足够,但是并没有全部被用上,猜测,每次请求过后,tcp连接并没有立即被释放,导致socket无法重用。经过查找资料,找到了问题所在,

tcp链接在经过四次握手结束连接后并不会立即释放,而是处于timewait状态,会等待一段时间,以防止客户端后续的数据未被接收。

好了,问题找到了,我们要接着优化,首先想到的就是调整tcp链接结束后等待时间,但是linux并没有提供这一内核参数的调整,如果要改,必须要自己重新编译内核,幸好还有另一个参数net.ipv4.tcp_max_tw_buckets, timewait 的数量,默认是 180000。我们调整为6000,然后打开timewait快速回收,和开启重用,完整的参数优化如下

#timewait 的数量,默认是 180000。
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 6000

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000

#启用 timewait 快速回收。
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

#开启重用。允许将 TIME-WAIT sockets 重新用于新的 TCP 连接。
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

我们再次压测,结果显示:
QPS5万,服务器cpu70%,数据库连接正常,tcp连接正常,响应时间平均为60ms,错误率为0%。

结语

到此为止,整个服务的开发、调优、和压测就结束了。回顾这一次调优,得到了很多经验,最重要的是,深刻理解了web开发不是一个独立的个体,而是网络、数据库、编程语言、操作系统等多门学科结合的工程实践,这就要求web开发人员有牢固的基础知识,否则出现了问题还不知道怎么分析查找。

你的身份是软件架构师。 我将提供有关应用程序或系统功能需求的一些详细信息,而您的工作是推荐一些可行的技术架构方案。 这可能涉及分析业务需求、软件技术架构分析以及将新系统的功能实现可行性。我的需求是以下是针对AI伴侣APP的功能架构设计 一、心功能架构图 ┌───────────────────────┐ │ 表现层(UI/UX) │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ 对话交互层 │ │ │ ├───────────────┤ │ │ │ 角色编辑器 │ │ │ ├───────────────┤ │ │ │ 共创剧情面板 │ │ │ └───────────────┘ │ ├───────────────────────┤ │ 业务逻辑层(心引擎) │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ 对话引擎 │ │─── NLP处理、情绪分析 │ ├───────────────┤ │ │ │ 角色系统 │ │─── 形象生成、性格建模 │ ├───────────────┤ │ │ │ 共创剧情引擎 │ │─── 故事树管理、实时协作 │ ├───────────────┤ │ │ │ 情感陪伴系统 │ │─── 忆存储、动态回应 │ └───────────────┘ │ ├───────────────────────┤ │ 数据与服务层 │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ 数据库集群 │ │─── PostgreSQL(对话历史) │ ├───────────────┤ │ │ │ 缓存系统 │ │─── Redis(高频数据) │ ├───────────────┤ │ │ │ 第三方API │ │─── GPT-4、Stable Diffusion │ └───────────────┘ │ └───────────────────────┘   二、功能模块详细设计 1. 智能对话引擎 - 技术实现: - 采用Transformer模型(如GPT-4微调)实现多轮对话,支持上下文忆(Context Window 4096 tokens)。 - 对话状态管理:使用JSON格式存储当前对话场景、情绪值、故事节点ID等,通过Redis缓存加速访问。 - 心子系统: - NLP处理管道:分词→实体识别→意图分类→情绪分析(VADER+BERT混合模型)。 - 语音交互:Google Speech-to-Text + ElevenLabs TTS,支持流式传输。 2. 角色定制系统 - 形象生成: - 2D Live形象:通过DeepAI API实现实时面部表情生成,支持眨眼、微笑等微表情。 - 参数化建模:将发型、服装等属性映射为数值参数(如HairStyle=123, Color=0xFF6B6B),通过WebGL渲染。 - 性格建模: - 建立性格向量空间(Personality Vector),包含外向性、神经质等5维度,影响对话策略与回应模板。 3. 多模态交互层 - 输入整合: - 文字→NLP解析,语音→ASR转文本,动作→手势识别(如Flutter手势库)。 - 表情包处理:通过正则表达式匹配(如 :) →调用Lottie动画库渲染笑脸)。 - 输出响应: - 动态生成2D形象动作(如点头、挥手),同步播放TTS语音,支持多线程渲染。 4. 情感陪伴系统 - 情绪管理: - 实时情绪评分:基于关键词匹配(权重0.4)+ 语义分析(权重0.6)生成情绪值(-100~100)。 - 回应策略引擎:根据情绪值查表选择回应模板(如Sad→"共情话术"+"治愈剧情触发")。 - 忆存储: - 长期忆:PostgreSQL存储用户喜好、重要日期等结构化数据。 - 短期忆:Redis缓存最近20次对话的关键信息(如"用户刚提到考试压力")。 5. 共创剧情引擎 - 故事树结构: - 节点模型:定义剧情节点(Node)包含ID、父节点、触发条件(如情绪>80)、分支选项(User Choice/AI Generate)。 - 可视化编辑:使用Sigma.js绘制故事树,支持拖拽重组节点,通过WebSocket同步至后端。 - 实时协作: - 冲突解决:采用OT算法合并多人编辑,通过操作日志(Operation Log)回滚冲突。 - AI生成分支:基于用户输入的关键词(如"森林"),调用GPT-4生成候选分支(概率加权选择)。 6. 虚拟世界构建 - 场景生成: - 2D场景:用户输入描述(如"樱花树下的咖啡馆")→Stable Diffusion生成背景图→WebGL渲染动态元素(飘落的花瓣)。 - 3D场景:集成WebXR API实现AR约会场景(如虚拟餐厅的3D建模)。 - 角色互动: - 定义互动事件(Event)包含触发条件(如进入场景)、动作(如"AI角色递咖啡")、对话分支。 三、技术架构关键点 1. 分层通信协议 - 表现层→逻辑层:RESTful API + WebSocket(JSON格式消息)。 - 逻辑层→数据层:gRPC微服务通信(如对话引擎调用角色系统接口)。 2. 性能优化策略 - 对话响应:缓存高频对话模板(Redis),冷启动请求通过消息队列(Kafka)异步处理。 - AI生成:对Stable Diffusion模型进行量化(FP16→INT8),部署NVIDIA Triton推理服务器。 3. 扩展性设计 - 插件化架构:支持第三方开发者通过SDK扩展剧情模板、对话策略。 - 多租户支持:通过数据库分库分表(Sharding)支持百级用户同时在线。 四、关键技术风险 1. 多模态同步:需保证语音、文字、动作指令的时序一致性,避免逻辑冲突。 2. 共创剧情失控:需设计AI生成内容的白名单机,无敏感话题限制 3. 大规模并发:WebSocket集群需支持级长连接,采用Nginx+Lua实现负载均衡。 五、架构演进路线 1. 阶段1(MVP):单实例部署,对话引擎与剧情引擎耦合实现心功能。 2. 阶段2(扩展):拆分微服务,引入Kubernetes管理集群,增加Redis集群缓存。 3. 阶段3(智能化):集成LLM进行持续学习,优化情绪识别与剧情生成精度。
03-21
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