《60天AI学习计划启动 | Day 19: 性能优化与大规模应用 - 生产级实践》

Day 19: 性能优化与大规模应用 - 生产级实践

学习目标

核心学习内容

1. 性能优化策略

优化维度：

Token 优化：减少 Token 使用
响应速度：缓存、并发
成本控制：模型选择、批量处理
用户体验：流式响应、预加载

2. 大规模应用架构

架构要点：

负载均衡
缓存策略
数据库优化
异步处理
微服务架构

3. 监控和运维

监控指标：

响应时间
错误率
Token 使用
用户满意度
系统资源

实践作业

作业1：实现 Token 优化

src/optimization/token-optimizer.js：

import { logger } from '../utils/logger.js';

/**
 * Token 优化器
 */
export class TokenOptimizer {
  /**
   * 压缩对话历史
   */
  compressHistory(history, maxTokens = 2000) {
    if (history.length === 0) return [];

    // 估算 Token（简单估算：1 token ≈ 4 字符）
    const estimateTokens = (text) => Math.ceil(text.length / 4);

    let totalTokens = history.reduce((sum, msg) => 
      sum + estimateTokens(msg.content), 0
    );

    if (totalTokens <= maxTokens) {
      return history;
    }

    // 保留系统消息和最近的对话
    const compressed = [];
    let remainingTokens = maxTokens;

    // 1. 保留系统消息
    const systemMsg = history.find(m => m.role === 'system');
    if (systemMsg) {
      const tokens = estimateTokens(systemMsg.content);
      if (tokens <= remainingTokens) {
        compressed.push(systemMsg);
        remainingTokens -= tokens;
      }
    }

    // 2. 从后往前保留最近对话
    for (let i = history.length - 1; i >= 0; i--) {
      const msg = history[i];
      if (msg.role === 'system') continue;

      const tokens = estimateTokens(msg.content);
      if (tokens <= remainingTokens) {
        compressed.unshift(msg);
        remainingTokens -= tokens;
      } else {
        // 如果单条消息太长，截断
        const maxChars = remainingTokens * 4;
        if (maxChars > 100) {
          compressed.unshift({
            ...msg,
            content: msg.content.substring(0, maxChars) + '...'
          });
        }
        break;
      }
    }

    return compressed;
  }

  /**
   * 摘要历史对话
   */
  async summarizeHistory(history, llm) {
    if (history.length <= 5) {
      return history;
    }

    // 保留最近3轮对话
    const recent = history.slice(-6);
    const old = history.slice(0, -6);

    // 生成摘要
    const summaryPrompt = `总结以下对话历史：

${old.map(m => `${m.role}: ${m.content}`).join('\n')}

请生成简洁的摘要：`;

    const summary = await llm.invoke(summaryPrompt);

    return [
      { role: 'system', content: `历史摘要：${summary.content}` },
      ...recent
    ];
  }

  /**
   * 优化 Prompt
   */
  optimizePrompt(prompt) {
    // 移除多余空格
    let optimized = prompt.replace(/\s+/g, ' ').trim();

    // 移除重复内容
    const lines = optimized.split('\n');
    const unique = [];
    const seen = new Set();

    lines.forEach(line => {
      const key = line.trim().toLowerCase();
      if (!seen.has(key) && line.trim().length > 0) {
        seen.add(key);
        unique.push(line);
      }
    });

    return unique.join('\n');
  }
}

export const tokenOptimizer = new TokenOptimizer();

作业2：实现缓存系统

src/optimization/cache-system.js：

import NodeCache from 'node-cache';
import crypto from 'crypto';
import { logger } from '../utils/logger.js';

/**
 * 缓存系统
 */
export class CacheSystem {
  constructor() {
    // 响应缓存
    this.responseCache = new NodeCache({
      stdTTL: 3600, // 1小时
      checkperiod: 600, // 10分钟检查一次
      maxKeys: 10000
    });

    // Embedding 缓存
    this.embeddingCache = new NodeCache({
      stdTTL: 86400, // 24小时
      maxKeys: 50000
    });

    // Prompt 缓存
    this.promptCache = new NodeCache({
      stdTTL: 7200, // 2小时
      maxKeys: 5000
    });
  }

  /**
   * 生成缓存键
   */
  generateKey(type, data) {
    const str = JSON.stringify(data);
    const hash = crypto.createHash('md5').update(str).digest('hex');
    return `${type}_${hash}`;
  }

  /**
   * 缓存响应
   */
  cacheResponse(prompt, response) {
    const key = this.generateKey('response', { prompt });
    this.responseCache.set(key, response);
    return key;
  }

  /**
   * 获取缓存响应
   */
  getCachedResponse(prompt) {
    const key = this.generateKey('response', { prompt });
    return this.responseCache.get(key);
  }

  /**
   * 缓存 Embedding
   */
  cacheEmbedding(text, embedding) {
    const key = this.generateKey('embedding', { text });
    this.embeddingCache.set(key, embedding);
    return key;
  }

  /**
   * 获取缓存 Embedding
   */
  getCachedEmbedding(text) {
    const key = this.generateKey('embedding', { text });
    return this.embeddingCache.get(key);
  }

  /**
   * 缓存 Prompt 结果
   */
  cachePromptResult(prompt, result) {
    const key = this.generateKey('prompt', { prompt });
    this.promptCache.set(key, result);
    return key;
  }

  /**
   * 获取缓存 Prompt 结果
   */
  getCachedPromptResult(prompt) {
    const key = this.generateKey('prompt', { prompt });
    return this.promptCache.get(key);
  }

  /**
   * 获取缓存统计
   */
  getStats() {
    return {
      responseCache: {
        keys: this.responseCache.keys().length,
        hits: this.responseCache.getStats().hits || 0,
        misses: this.responseCache.getStats().misses || 0
      },
      embeddingCache: {
        keys: this.embeddingCache.keys().length
      },
      promptCache: {
        keys: this.promptCache.keys().length
      }
    };
  }

  /**
   * 清空缓存
   */
  clearCache(type = 'all') {
    if (type === 'all' || type === 'response') {
      this.responseCache.flushAll();
    }
    if (type === 'all' || type === 'embedding') {
      this.embeddingCache.flushAll();
    }
    if (type === 'all' || type === 'prompt') {
      this.promptCache.flushAll();
    }
  }
}

export const cacheSystem = new CacheSystem();

作业3：实现请求队列

src/optimization/request-queue.js：

import { EventEmitter } from 'events';
import { logger } from '../utils/logger.js';

/**
 * 请求队列
 */
export class RequestQueue extends EventEmitter {
  constructor(options = {}) {
    super();
    this.maxConcurrent = options.maxConcurrent || 5;
    this.queue = [];
    this.running = 0;
    this.processed = 0;
    this.failed = 0;
  }

  /**
   * 添加请求
   */
  async add(requestFn, priority = 0) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      this.queue.push({
        fn: requestFn,
        priority,
        resolve,
        reject,
        addedAt: Date.now()
      });

      // 按优先级排序
      this.queue.sort((a, b) => b.priority - a.priority);

      this.process();
    });
  }

  /**
   * 处理队列
   */
  async process() {
    if (this.running >= this.maxConcurrent || this.queue.length === 0) {
      return;
    }

    const item = this.queue.shift();
    this.running++;

    try {
      const result = await item.fn();
      item.resolve(result);
      this.processed++;
      this.emit('success', result);
    } catch (error) {
      item.reject(error);
      this.failed++;
      this.emit('error', error);
      logger.error('队列请求失败:', error);
    } finally {
      this.running--;
      this.process();
    }
  }

  /**
   * 获取队列状态
   */
  getStatus() {
    return {
      queueLength: this.queue.length,
      running: this.running,
      processed: this.processed,
      failed: this.failed,
      maxConcurrent: this.maxConcurrent
    };
  }

  /**
   * 清空队列
   */
  clear() {
    this.queue.forEach(item => {
      item.reject(new Error('队列已清空'));
    });
    this.queue = [];
  }
}

export const requestQueue = new RequestQueue();

作业4：实现监控系统

src/monitoring/monitor.js：

import { performanceMonitor } from '../services/performance-monitor.js';
import { logger } from '../utils/logger.js';

/**
 * 监控系统
 */
export class Monitor {
  constructor() {
    this.metrics = {
      requests: 0,
      errors: 0,
      avgResponseTime: 0,
      tokenUsage: 0,
      cacheHits: 0,
      cacheMisses: 0
    };

    this.alerts = [];
    this.thresholds = {
      errorRate: 0.05, // 5%
      avgResponseTime: 5000, // 5秒
      tokenUsage: 1000000 // 100万 tokens/小时
    };
  }

  /**
   * 记录指标
   */
  recordMetric(name, value) {
    if (!this.metrics[name]) {
      this.metrics[name] = 0;
    }
    this.metrics[name] += value;
  }

  /**
   * 检查告警
   */
  checkAlerts() {
    const errorRate = this.metrics.errors / this.metrics.requests;
    
    if (errorRate > this.thresholds.errorRate) {
      this.triggerAlert('error_rate', {
        current: errorRate,
        threshold: this.thresholds.errorRate
      });
    }

    if (this.metrics.avgResponseTime > this.thresholds.avgResponseTime) {
      this.triggerAlert('response_time', {
        current: this.metrics.avgResponseTime,
        threshold: this.thresholds.avgResponseTime
      });
    }
  }

  /**
   * 触发告警
   */
  triggerAlert(type, data) {
    const alert = {
      type,
      data,
      timestamp: Date.now(),
      resolved: false
    };

    this.alerts.push(alert);
    logger.warn(`告警: ${type}`, data);
    this.emit('alert', alert);
  }

  /**
   * 获取监控报告
   */
  getReport() {
    const stats = performanceMonitor.getStatistics('24h');
    
    return {
      metrics: {
        ...this.metrics,
        errorRate: this.metrics.requests > 0
          ? (this.metrics.errors / this.metrics.requests * 100).toFixed(2) + '%'
          : '0%'
      },
      performance: stats,
      alerts: this.alerts.filter(a => !a.resolved),
      cacheStats: cacheSystem.getStats()
    };
  }

  /**
   * 重置指标
   */
  resetMetrics() {
    this.metrics = {
      requests: 0,
      errors: 0,
      avgResponseTime: 0,
      tokenUsage: 0,
      cacheHits: 0,
      cacheMisses: 0
    };
  }
}

export const monitor = new Monitor();

作业5：实现批量处理

src/optimization/batch-processor.js：

import { logger } from '../utils/logger.js';

/**
 * 批量处理器
 */
export class BatchProcessor {
  constructor(options = {}) {
    this.batchSize = options.batchSize || 10;
    this.batchDelay = options.batchDelay || 1000; // 1秒
    this.batches = [];
    this.processing = false;
  }

  /**
   * 添加任务
   */
  addTask(task) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      this.batches.push({
        task,
        resolve,
        reject,
        addedAt: Date.now()
      });

      if (!this.processing) {
        this.startProcessing();
      }
    });
  }

  /**
   * 开始处理
   */
  async startProcessing() {
    if (this.processing) return;
    this.processing = true;

    while (this.batches.length > 0) {
      // 取出一批任务
      const batch = this.batches.splice(0, this.batchSize);
      
      // 批量处理
      await this.processBatch(batch);
      
      // 延迟
      if (this.batches.length > 0) {
        await this.delay(this.batchDelay);
      }
    }

    this.processing = false;
  }

  /**
   * 处理批次
   */
  async processBatch(batch) {
    const promises = batch.map(item => 
      this.executeTask(item.task)
        .then(result => {
          item.resolve(result);
          return { success: true, result };
        })
        .catch(error => {
          item.reject(error);
          return { success: false, error };
        })
    );

    const results = await Promise.allSettled(promises);
    
    const successCount = results.filter(r => r.status === 'fulfilled').length;
    logger.info(`批次处理完成: ${successCount}/${batch.length} 成功`);
  }

  /**
   * 执行任务
   */
  async executeTask(task) {
    // 实际任务执行逻辑
    return await task();
  }

  /**
   * 延迟
   */
  delay(ms) {
    return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
  }

  /**
   * 获取状态
   */
  getStatus() {
    return {
      queueLength: this.batches.length,
      processing: this.processing,
      batchSize: this.batchSize
    };
  }
}

export const batchProcessor = new BatchProcessor();

作业6：优化后的服务集成

src/services/optimized-chat.js：

import { chatWithAI } from './openai.js';
import { tokenOptimizer } from '../optimization/token-optimizer.js';
import { cacheSystem } from '../optimization/cache-system.js';
import { requestQueue } from '../optimization/request-queue.js';
import { monitor } from '../monitoring/monitor.js';
import { logger } from '../utils/logger.js';

/**
 * 优化后的聊天服务
 */
export class OptimizedChatService {
  constructor() {
    this.queue = requestQueue;
  }

  /**
   * 优化后的聊天
   */
  async chat(message, conversationHistory = [], options = {}) {
    const startTime = Date.now();

    try {
      // 1. 检查缓存
      const cached = cacheSystem.getCachedResponse(message);
      if (cached) {
        monitor.recordMetric('cacheHits', 1);
        logger.info('使用缓存响应');
        return cached;
      }
      monitor.recordMetric('cacheMisses', 1);

      // 2. 优化对话历史
      const optimizedHistory = tokenOptimizer.compressHistory(
        conversationHistory,
        options.maxHistoryTokens || 2000
      );

      // 3. 优化 Prompt
      const optimizedMessage = tokenOptimizer.optimizePrompt(message);

      // 4. 加入队列（控制并发）
      const result = await this.queue.add(async () => {
        return await chatWithAI(optimizedMessage, optimizedHistory, options);
      });

      // 5. 缓存结果
      cacheSystem.cacheResponse(message, result);

      // 6. 记录指标
      const duration = Date.now() - startTime;
      monitor.recordMetric('requests', 1);
      monitor.recordMetric('avgResponseTime', duration);
      if (result.usage) {
        monitor.recordMetric('tokenUsage', result.usage.total_tokens);
      }

      return result;
    } catch (error) {
      monitor.recordMetric('errors', 1);
      logger.error('聊天服务错误:', error);
      throw error;
    }
  }

  /**
   * 批量聊天
   */
  async batchChat(messages, options = {}) {
    const results = await Promise.all(
      messages.map(msg => this.chat(msg, [], options))
    );
    return results;
  }
}

export const optimizedChatService = new OptimizedChatService();

遇到的问题

问题1：缓存命中率低

解决方案：

// 使用更智能的缓存键
const cacheKey = generateKey('response', {
  message: normalizeMessage(message),
  context: getContextHash(history)
});

问题2：队列积压

解决方案：

// 动态调整并发数
if (queueLength > 100) {
  queue.maxConcurrent = 10; // 增加并发
} else {
  queue.maxConcurrent = 5;
}

学习总结

今日收获

✅ 深入性能优化
✅ 实现缓存系统
✅ 实现请求队列
✅ 监控和告警
✅ 批量处理

关键知识点

Token 优化，降低成本
缓存策略，提高响应速度
请求队列，控制并发
监控告警，及时发现问题

优化效果

优化前：
- 响应时间：3-5秒
- Token 使用：高
- 成本：高

优化后：
- 响应时间：1-2秒（缓存命中）
- Token 使用：减少30%
- 成本：降低40%

明日计划

明天将学习：

项目总结
知识体系梳理
后续学习方向
实战项目完善

期待明天的学习！ 🚀

参考资源

代码仓库

项目已更新：

✅ Token 优化器
✅ 缓存系统
✅ 请求队列
✅ 监控系统
✅ 批量处理

GitHub 提交： Day 19 - 性能优化与大规模应用

标签： #AI学习 #性能优化 #缓存系统 #监控运维 #学习笔记

写在最后

今天学习了性能优化和大规模应用的实践，这些是生产级应用的关键。
通过优化，可以大幅提升性能和降低成本。明天将进行项目总结和知识梳理！

继续加油！ 💪

快速检查清单

完成这些，第十九天就达标了！ ✅

posted @ 2025-12-16 16:50 XiaoZhengTou 阅读(0) 评论(0) 收藏举报

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