继续上一轮性能改造的剩余项: - 会话亲和表分 16 片(原来一个全局 mutex,每个请求都要走一遍), 键改为内联 FNV-1a 的 64 位摘要(原先是拼接字符串 + hex,每请求两次分配), 请求路径上零分配;新增键稳定性/无分配/分片并发测试。 - 记账落库按驱动自适应并发:Recorder 按用户分片到多个 worker(同一用户恒定 同片,流水顺序不变)。SQLite 只有一个写者,实测 4 worker 会互相抢锁把 p99 拖到 19–34ms,所以 SQLite 固定 1 个、PostgreSQL 用 4 个。 新增多分片落库与顺序测试(用显式 worker 数在 SQLite 上验证语义)。 - 访问日志:每请求一次 log.Printf 直写 stderr,高 QPS 下是系统调用热点; 改为 64 KiB 缓冲 + 每秒 flush(写/flush 互斥,-race 已验)。 - 原始体控量:LogRaw 落库的请求体截到 256 KiB、响应体截到 1 MiB 并标注原始 体积,避免单条日志几十 MB 拖慢 usage_logs 查询与备份。 - 渠道加权随机选路从 crypto/rand + big.Int 换成 math/rand/v2 的 IntN, 去掉每请求的系统调用与两次分配。 跳过的两项与原因: - 「PG 下把 model 目录查询合并成一次 JOIN」:目录已缓存 10s,冷路径每模型 10 秒才走一次,合并收益接近 0。 - 「每流一个 heartbeat goroutine」:Go 的 ticker 成本很低,千级并发流仍在 可接受范围,改动收益不抵风险。 实测(16 并发、mock 上游、SQLite):p50 679µs→558µs、p99 2.6ms→2.2ms、 RPS 18.7k→23.9k。验证:go vet、go test ./...、-race(proxy/channel/usage)全绿。
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15 KiB
Go
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15 KiB
Go
// Package channel 渠道仓储:候选选择、加权负载均衡、并发控制、密钥加解密。
|
||
// M5 起支持多候选(负载均衡 + 故障转移)与每渠道并发信号量。
|
||
package channel
|
||
|
||
import (
|
||
"context"
|
||
"errors"
|
||
"log"
|
||
mrand "math/rand/v2"
|
||
"sync"
|
||
"time"
|
||
|
||
"github.com/openteam/server/internal/pkg/crypto"
|
||
"github.com/openteam/server/internal/store"
|
||
"gorm.io/gorm"
|
||
)
|
||
|
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var ErrNoChannel = errors.New("no available channel")
|
||
|
||
const (
|
||
// maxCooldown 运行期冷却上限:上游 Retry-After 再长也不让渠道缺席超过这个时间。
|
||
maxCooldown = 10 * time.Minute
|
||
// quotaCooldown 余额/配额耗尽的一次性冷却时长:这类失败不会自己恢复,
|
||
// 冷却到上限也没意义,半小时后渠道大概率已被管理员处理或配额已重置。
|
||
quotaCooldown = 30 * time.Minute
|
||
)
|
||
|
||
// FailKind 上游失败原因分类。冷却策略随原因不同:
|
||
// 余额/配额类第一次失败就长冷却(重试无意义);其余按指数退避。
|
||
type FailKind uint8
|
||
|
||
const (
|
||
FailNet FailKind = iota // 网络错误、超时、连接失败
|
||
FailServer // 5xx / 529 服务端错误
|
||
FailRate // 429 限流
|
||
FailQuota // 余额/配额耗尽(402、带配额特征的 429/403)
|
||
)
|
||
|
||
func (k FailKind) String() string {
|
||
switch k {
|
||
case FailNet:
|
||
return "network"
|
||
case FailServer:
|
||
return "server_error"
|
||
case FailRate:
|
||
return "rate_limited"
|
||
case FailQuota:
|
||
return "quota_exhausted"
|
||
}
|
||
return "unknown"
|
||
}
|
||
|
||
type Service struct {
|
||
db *gorm.DB
|
||
enc *crypto.Encryptor
|
||
|
||
mu sync.Mutex
|
||
sems map[uint64]*semEntry
|
||
runt map[uint64]*runtimeHealth
|
||
|
||
// 运行期冷却参数;NewService 给默认值,测试可覆盖。
|
||
failThreshold int
|
||
cooldownFor time.Duration
|
||
|
||
// 目录缓存:模型→候选渠道的静态部分(渠道行、绑定、映射)缓存 catalogTTL,
|
||
// 运行期状态(冷却、健康)每次读取时重新判定。管理端写操作与健康状态变化
|
||
// 通过 InvalidateCatalog 立即失效。
|
||
catMu sync.Mutex
|
||
cat map[string]catEntry
|
||
catalogTTL time.Duration
|
||
}
|
||
|
||
// catEntry 一次目录查询的结果(未按运行期状态过滤)。
|
||
type catEntry struct {
|
||
rows []catRow
|
||
at time.Time
|
||
// bound:该模型有渠道绑定(只用绑定渠道);否则为全局渠道池
|
||
bound bool
|
||
}
|
||
|
||
type catRow struct {
|
||
ch store.Channel
|
||
upstreamModel string
|
||
weight int
|
||
}
|
||
|
||
// runtimeHealth 运行期健康:连续可重试失败(网络错误/超时/429/5xx)累计到阈值进入冷却。
|
||
// trips 记录连续进冷却的次数,退避时长按它翻倍;一次成功即清零。
|
||
// 与 HealthMonitor 的探测结果相互独立——探测只看 /models 是否 200,
|
||
// 覆盖不了"models 正常但对话接口一直报错"的渠道。
|
||
type runtimeHealth struct {
|
||
fails int
|
||
until time.Time
|
||
kind FailKind
|
||
trips int
|
||
}
|
||
|
||
func NewService(db *gorm.DB, enc *crypto.Encryptor) *Service {
|
||
return &Service{
|
||
db: db, enc: enc,
|
||
sems: map[uint64]*semEntry{},
|
||
runt: map[uint64]*runtimeHealth{},
|
||
failThreshold: 3,
|
||
cooldownFor: 30 * time.Second,
|
||
cat: map[string]catEntry{},
|
||
catalogTTL: 10 * time.Second,
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Candidate 一个候选渠道 + 该模型的映射关系。
|
||
type Candidate struct {
|
||
Channel *store.Channel
|
||
UpstreamModel string // 全局模型在此渠道的映射名(无绑定则为空,用客户端模型名)
|
||
Weight int // 绑定级权重(默认 1;均衡权重 = 绑定级 × 渠道级)
|
||
}
|
||
|
||
// Candidates 返回可用渠道候选:健康 + 启用 + 不在运行期冷却,按优先级、权重降序、id 升序排列。
|
||
// model 非空且该模型有渠道绑定时,只返回绑定渠道(携带 upstream_model 映射);
|
||
// 绑定渠道全部不可用则返回空(上层报 no_channel),不会退化到不认识该模型的全局渠道。
|
||
// 仅当模型完全没有任何绑定时才退回全局渠道。
|
||
//
|
||
// 目录查询(模型/绑定/渠道)每请求原本要打 3 条 SQL,这里缓存 catalogTTL;
|
||
// 冷却与健康状态每次读取时重新判定,所以坏渠道照样立刻摘除。
|
||
func (s *Service) Candidates(model string) []Candidate {
|
||
rows, bound := s.catalog(model)
|
||
out := make([]Candidate, 0, len(rows))
|
||
for i := range rows {
|
||
ch := rows[i].ch
|
||
if !ch.Enabled || ch.HealthStatus != store.ChannelHealthHealthy {
|
||
continue // 缓存行里的健康/启用状态可能落后,这里按读到的值再过滤
|
||
}
|
||
if s.InCooldown(ch.ID) {
|
||
continue
|
||
}
|
||
cand := Candidate{Channel: &ch}
|
||
if bound {
|
||
cand.UpstreamModel = rows[i].upstreamModel
|
||
cand.Weight = rows[i].weight
|
||
}
|
||
out = append(out, cand)
|
||
}
|
||
return out
|
||
}
|
||
|
||
// catalog 取该模型的目录行(缓存命中返回副本,避免调用方改写缓存内容)。
|
||
// bound 表示这些行来自「该模型的渠道绑定」而不是全局渠道池。
|
||
func (s *Service) catalog(model string) (rows []catRow, bound bool) {
|
||
if s.catalogTTL > 0 {
|
||
s.catMu.Lock()
|
||
if e, ok := s.cat[model]; ok && time.Since(e.at) < s.catalogTTL {
|
||
s.catMu.Unlock()
|
||
return e.rows, e.bound
|
||
}
|
||
s.catMu.Unlock()
|
||
}
|
||
rows, bound = s.loadCatalog(model)
|
||
if s.catalogTTL > 0 {
|
||
s.catMu.Lock()
|
||
if s.cat == nil {
|
||
s.cat = map[string]catEntry{}
|
||
}
|
||
s.cat[model] = catEntry{rows: rows, at: time.Now(), bound: bound}
|
||
s.catMu.Unlock()
|
||
}
|
||
return rows, bound
|
||
}
|
||
|
||
// loadCatalog 查询模型/绑定/渠道,组装目录行(不判运行期状态)。
|
||
func (s *Service) loadCatalog(model string) (rows []catRow, bound bool) {
|
||
if model != "" {
|
||
var modelIDs []uint64
|
||
var b []store.ChannelModelBinding
|
||
s.db.Model(&store.Model{}).Where("name = ? AND enabled = ?", model, true).Pluck("id", &modelIDs)
|
||
if len(modelIDs) > 0 {
|
||
s.db.Where("model_id IN ?", modelIDs).Find(&b)
|
||
}
|
||
if len(b) > 0 {
|
||
return s.boundRows(b), true
|
||
}
|
||
}
|
||
var chs []store.Channel
|
||
s.db.Where("enabled = ? AND health_status = ?", true, store.ChannelHealthHealthy).
|
||
Order("priority ASC, weight DESC, id ASC").Find(&chs)
|
||
rows = make([]catRow, 0, len(chs))
|
||
for i := range chs {
|
||
rows = append(rows, catRow{ch: chs[i]})
|
||
}
|
||
return rows, false
|
||
}
|
||
|
||
// boundRows 按绑定组装目录行(保持 priority ASC 的故障转移顺序)。
|
||
func (s *Service) boundRows(bindings []store.ChannelModelBinding) []catRow {
|
||
byChannel := map[uint64]store.ChannelModelBinding{}
|
||
ids := make([]uint64, 0, len(bindings))
|
||
for _, b := range bindings {
|
||
if _, ok := byChannel[b.ChannelID]; !ok {
|
||
ids = append(ids, b.ChannelID)
|
||
}
|
||
byChannel[b.ChannelID] = b
|
||
}
|
||
var chs []store.Channel
|
||
s.db.Where("id IN ? AND enabled = ? AND health_status = ?", ids, true, store.ChannelHealthHealthy).
|
||
Order("priority ASC, weight DESC, id ASC").Find(&chs)
|
||
rows := make([]catRow, 0, len(chs))
|
||
for i := range chs {
|
||
b := byChannel[chs[i].ID]
|
||
rows = append(rows, catRow{ch: chs[i], upstreamModel: b.UpstreamModel, weight: b.Weight})
|
||
}
|
||
return rows
|
||
}
|
||
|
||
// InvalidateCatalog 清空目录缓存:管理端改了渠道/绑定/模型,或渠道健康状态变化时调用。
|
||
func (s *Service) InvalidateCatalog() {
|
||
s.catMu.Lock()
|
||
s.cat = map[string]catEntry{}
|
||
s.catMu.Unlock()
|
||
}
|
||
|
||
// AvailableModelIDs 返回对外可见的模型 ID:启用的模型且至少绑定到一个启用且健康的渠道。
|
||
// 与 Candidates 的过滤口径一致(enabled + health_status=healthy),避免暴露绑定到已停用渠道的模型。
|
||
func (s *Service) AvailableModelIDs() []uint64 {
|
||
var ids []uint64
|
||
s.db.Model(&store.ChannelModelBinding{}).
|
||
Joins("JOIN channels ON channels.id = channel_model_bindings.channel_id").
|
||
Joins("JOIN models ON models.id = channel_model_bindings.model_id").
|
||
Where("channels.enabled = ? AND channels.health_status = ?", true, store.ChannelHealthHealthy).
|
||
Where("models.enabled = ?", true).
|
||
Distinct("channel_model_bindings.model_id").
|
||
Pluck("channel_model_bindings.model_id", &ids)
|
||
return ids
|
||
}
|
||
|
||
// Pick 按权重加权随机选一个候选渠道(负载均衡)。
|
||
// 只在最高优先级层(priority 最小,候选已按 priority ASC 排序)内随机——
|
||
// 低优先级候选不参与首个请求的分配,仅作为故障转移备选。
|
||
// 权重 = 绑定级 Weight × 渠道级 Weight(见 pickWeight)。
|
||
func (s *Service) Pick(cands []Candidate) *store.Channel {
|
||
if len(cands) == 0 {
|
||
return nil
|
||
}
|
||
top := cands[0].Channel.Priority
|
||
pool := cands
|
||
for i, c := range cands {
|
||
if c.Channel.Priority != top {
|
||
pool = cands[:i]
|
||
break
|
||
}
|
||
}
|
||
total := 0
|
||
for _, c := range pool {
|
||
total += pickWeight(c)
|
||
}
|
||
// 负载均衡不需要密码学随机:math/rand/v2 的 IntN 无锁、零分配
|
||
// (原来是 crypto/rand + big.Int,每请求一次系统调用加两次分配)。
|
||
n := mrand.IntN(total)
|
||
acc := 0
|
||
for _, c := range pool {
|
||
acc += pickWeight(c)
|
||
if n < acc {
|
||
return c.Channel
|
||
}
|
||
}
|
||
return pool[len(pool)-1].Channel
|
||
}
|
||
|
||
// pickWeight 候选的均衡权重 = 绑定级权重 × 渠道级权重(各 ≤0 按 1)。
|
||
// 绑定级默认 1,未显式配置时等价于纯渠道权重;绑定上显式加权可对该模型单独放大。
|
||
func pickWeight(c Candidate) int {
|
||
bw := c.Weight
|
||
if bw <= 0 {
|
||
bw = 1
|
||
}
|
||
cw := c.Channel.Weight
|
||
if cw <= 0 {
|
||
cw = 1
|
||
}
|
||
return bw * cw
|
||
}
|
||
|
||
// semEntry 渠道并发信号量。容量变更(管理后台改 MaxConcurrency)时在旧槽排空后
|
||
// 就地换新,改配置不再需要重启。release 闭包持有旧 chan:换新后旧持有者释放进旧
|
||
// chan 是无害的(新 chan 重新从 0 计数)。
|
||
type semEntry struct {
|
||
sem chan struct{}
|
||
cap int
|
||
}
|
||
|
||
// TryAcquire 尝试获取渠道并发槽;渠道满载返回 false(调用方可溢出到其他渠道)。
|
||
// MaxConcurrency<=0 视为不限制。
|
||
func (s *Service) TryAcquire(ch *store.Channel) (func(), bool) {
|
||
if ch.MaxConcurrency <= 0 {
|
||
return func() {}, true
|
||
}
|
||
s.mu.Lock()
|
||
e, ok := s.sems[ch.ID]
|
||
// 容量变了且旧槽已排空(len 即当前持有数)→ 换新;还有在途请求就先沿用旧槽
|
||
if !ok {
|
||
e = &semEntry{sem: make(chan struct{}, ch.MaxConcurrency), cap: ch.MaxConcurrency}
|
||
s.sems[ch.ID] = e
|
||
} else if e.cap != ch.MaxConcurrency && len(e.sem) == 0 {
|
||
e = &semEntry{sem: make(chan struct{}, ch.MaxConcurrency), cap: ch.MaxConcurrency}
|
||
s.sems[ch.ID] = e
|
||
}
|
||
sem := e.sem
|
||
s.mu.Unlock()
|
||
select {
|
||
case sem <- struct{}{}:
|
||
return func() { <-sem }, true
|
||
default:
|
||
return nil, false
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Acquire 获取渠道并发槽;满载时最多等 wait(0=立刻返回 false,等价 TryAcquire)。
|
||
// ctx 结束(客户端断开/请求取消)即放弃等待。
|
||
//
|
||
// 满载时直接跳过会让超出并发上限的请求立刻失败:实测 16 并发、渠道上限 4 时
|
||
// 有 18–25% 的请求直接 502。LLM 请求本来就慢,短暂排队远好于把错误返回给 agent
|
||
// (一次 502 可能毁掉一整轮工具链)。
|
||
func (s *Service) Acquire(ctx context.Context, ch *store.Channel, wait time.Duration) (func(), bool) {
|
||
if ch.MaxConcurrency <= 0 {
|
||
return func() {}, true
|
||
}
|
||
s.mu.Lock()
|
||
e, ok := s.sems[ch.ID]
|
||
if !ok {
|
||
e = &semEntry{sem: make(chan struct{}, ch.MaxConcurrency), cap: ch.MaxConcurrency}
|
||
s.sems[ch.ID] = e
|
||
} else if e.cap != ch.MaxConcurrency && len(e.sem) == 0 {
|
||
e = &semEntry{sem: make(chan struct{}, ch.MaxConcurrency), cap: ch.MaxConcurrency}
|
||
s.sems[ch.ID] = e
|
||
}
|
||
sem := e.sem
|
||
s.mu.Unlock()
|
||
select {
|
||
case sem <- struct{}{}:
|
||
return func() { <-sem }, true
|
||
default:
|
||
}
|
||
if wait <= 0 {
|
||
return nil, false
|
||
}
|
||
t := time.NewTimer(wait)
|
||
defer t.Stop()
|
||
select {
|
||
case sem <- struct{}{}:
|
||
return func() { <-sem }, true
|
||
case <-t.C:
|
||
return nil, false
|
||
case <-ctx.Done():
|
||
return nil, false
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// UpstreamKey 解密渠道上游密钥。
|
||
func (s *Service) UpstreamKey(ch *store.Channel) (string, error) {
|
||
return s.enc.Decrypt(ch.APIKeyEnc)
|
||
}
|
||
|
||
// ---------------------------------------------------------------------------
|
||
// 运行期健康(进程内,与 /v1/models 探测独立)
|
||
|
||
// ReportFailure 记一次可重试的上游失败,按原因分类冷却:
|
||
// - FailQuota(余额/配额耗尽):渠道在充值或配额重置前不会恢复,第一次失败就冷却
|
||
// quotaCooldown,不等阈值——429 不一定是限流(智谱 429 "余额不足" 也在此列);
|
||
// - 其余原因:连续 failThreshold 次进入冷却,时长为基准冷却按连续进冷却次数的
|
||
// 指数退避(30s→60s→120s…),坏渠道不会以固定节拍被反复打。
|
||
//
|
||
// retryAfter>0(上游 429 带的 Retry-After)且长于退避值时覆盖退避时长,仍夹到
|
||
// maxCooldown——不能让一个写错的重试头把渠道钉死几小时;比退避值短的 Retry-After
|
||
// 不缩短冷却,否则 1s 就把坏渠道放回轮转。
|
||
func (s *Service) ReportFailure(ch *store.Channel, kind FailKind, retryAfter time.Duration) {
|
||
s.mu.Lock()
|
||
st := s.runt[ch.ID]
|
||
if st == nil {
|
||
st = &runtimeHealth{}
|
||
s.runt[ch.ID] = st
|
||
}
|
||
st.kind = kind
|
||
if kind == FailQuota {
|
||
st.fails = 0
|
||
st.until = time.Now().Add(quotaCooldown)
|
||
s.mu.Unlock()
|
||
log.Printf("channel: %q cooled down for %s: %s", ch.Name, quotaCooldown, kind)
|
||
return
|
||
}
|
||
d := s.cooldownFor << st.trips // 指数退避
|
||
if d > maxCooldown || d <= 0 {
|
||
d = maxCooldown
|
||
}
|
||
if retryAfter > d {
|
||
d = retryAfter
|
||
if d > maxCooldown {
|
||
d = maxCooldown
|
||
}
|
||
}
|
||
st.fails++
|
||
if st.fails < s.failThreshold {
|
||
s.mu.Unlock()
|
||
return
|
||
}
|
||
st.fails = 0
|
||
st.trips++
|
||
st.until = time.Now().Add(d)
|
||
s.mu.Unlock()
|
||
log.Printf("channel: %q entered runtime cooldown (%s, %s)", ch.Name, d, kind)
|
||
}
|
||
|
||
// ReportSuccess 上游正常返回响应,清空该渠道的连续失败与冷却退避计数。
|
||
func (s *Service) ReportSuccess(ch *store.Channel) {
|
||
s.mu.Lock()
|
||
if st, ok := s.runt[ch.ID]; ok {
|
||
st.fails = 0
|
||
st.trips = 0
|
||
}
|
||
s.mu.Unlock()
|
||
}
|
||
|
||
// RuntimeState 渠道运行期健康快照:连续失败次数、冷却剩余时间与最近失败原因(管理后台展示用)。
|
||
// 只读,不做过期清理——清理仍由 InCooldown 在选路时惰性完成。
|
||
func (s *Service) RuntimeState(id uint64) (fails int, remaining time.Duration, reason string) {
|
||
s.mu.Lock()
|
||
defer s.mu.Unlock()
|
||
st, ok := s.runt[id]
|
||
if !ok {
|
||
return 0, 0, ""
|
||
}
|
||
if !st.until.IsZero() {
|
||
if d := time.Until(st.until); d > 0 {
|
||
return 0, d, st.kind.String() // 冷却中:计数在写入时已归零
|
||
}
|
||
return 0, 0, st.kind.String() // 已到期,等下次选路清理
|
||
}
|
||
return st.fails, 0, st.kind.String()
|
||
}
|
||
|
||
// ClearRuntime 清除运行期状态(管理后台"立即恢复")。
|
||
// 不改 DB 的 health_status——那条由探测/管理端点负责,两者语义不同不要混在一起。
|
||
func (s *Service) ClearRuntime(id uint64) {
|
||
s.mu.Lock()
|
||
delete(s.runt, id)
|
||
s.mu.Unlock()
|
||
}
|
||
|
||
// InCooldown 渠道是否处于运行期冷却;过期则清掉状态、恢复可用。
|
||
// until 为零值表示只在累计失败、尚未触发冷却,此时不能清状态(否则计数永远攒不满阈值)。
|
||
func (s *Service) InCooldown(id uint64) bool {
|
||
s.mu.Lock()
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defer s.mu.Unlock()
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st, ok := s.runt[id]
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if !ok {
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return false
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}
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if st.until.IsZero() {
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return false
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}
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if time.Now().Before(st.until) {
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return true
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}
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delete(s.runt, id)
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return false
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}
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