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目录
一、详细设计
1. 性能优化模块设计
模块 | 优化目标 | 技术实现 |
---|---|---|
接口限流 | 控制单用户/单接口QPS,防止过载 | Sentinel + 分布式限流规则 |
热点数据缓存 | 降低DB/向量库访问压力,提升响应速度 | Redis Cluster + 本地缓存(Caffeine) |
异步任务池优化 | 提升并行处理能力,避免线程阻塞 | 动态线程池(根据CPU负载调整核心线程数) |
JVM调优 | 减少GC停顿,提升内存利用率 | G1垃圾收集器 + 内存参数优化(Xms/Xmx/Xmn) |
2. 系统集成方案
2.1 与现有系统对接点
- 美团搜索API:接收用户原始查询,返回Agent处理后的精准推荐结果。
- 推荐引擎:复用现有召回/排序模型,Agent系统作为增强层(如优化推荐理由、动态调整策略)。
- 用户画像系统:获取用户历史行为数据,用于个性化推荐(如老用户优先展示常购品类)。
- 商品库:实时同步商品库存、价格变更,确保推荐结果准确性。
2.2 集成流程
- 接入层适配:开发适配层转换现有系统与Agent系统的接口格式(如将搜索API的JSON请求转换为Agent可识别的
QueryRequest
)。 - 数据同步:通过Kafka监听商品库变更消息,实时更新Agent系统的商品缓存。
- 结果回传:Agent处理完成后,将推荐结果转换为现有系统格式(如符合搜索API的
SearchResponse
),确保下游系统无感知接入。
二、具体实现
任务1:高并发性能优化
实现步骤:
接口限流与熔断
- 基于Sentinel实现多维度限流:
@Configuration public class SentinelConfig { @PostConstruct public void initRules() { // 1. 单接口限流(搜推主接口QPS≤15万) List<FlowRule> flowRules = new ArrayList<>(); FlowRule flowRule = new FlowRule(); flowRule.setResource("searchRecommend"); flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); flowRule.setCount(150000); // 15万QPS flowRules.add(flowRule); FlowRuleManager.loadRules(flowRules); // 2. 熔断规则(失败率≥5%且持续10秒,触发熔断5秒) List<DegradeRule> degradeRules = new ArrayList<>(); DegradeRule degradeRule = new DegradeRule(); degradeRule.setResource("searchRecommend"); degradeRule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO); degradeRule.setCount(0.05); // 失败率5% degradeRule.setTimeWindow(5); // 熔断5秒 degradeRule.setMinRequestAmount(100); // 最小请求数100 degradeRule.setStatIntervalMs(10000); // 统计窗口10秒 degradeRules.add(degradeRule); DegradeRuleManager.loadRules(degradeRules); } } // 接口使用限流注解 @RestController public class SearchRecommendController { @Autowired private AgentFlowService flowService; @SentinelResource( value = "searchRecommend", blockHandler = "blockHandler", // 限流回调 fallback = "fallback" // 熔断回调 ) @PostMapping("/search/recommend") public SearchResponse recommend(@RequestBody QueryRequest request) { return flowService.process(request); } // 限流时返回基础推荐结果 public SearchResponse blockHandler(QueryRequest request, BlockException e) { return baseRecommendService.getDefaultResult(request); } // 熔断时返回缓存结果 public SearchResponse fallback(QueryRequest request, Throwable e) { return cacheService.getCachedResult(request.getUserId(), request.getQuery()); } }
- 基于Sentinel实现多维度限流:
热点数据缓存
- 多级缓存架构(本地缓存+Redis):
@Service public class ProductCacheService { // 本地缓存(Caffeine,过期时间5分钟) private final LoadingCache<String, Product> localCache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .maximumSize(10000) // 最多缓存1万条热点商品 .build(key -> loadFromRedis(key)); @Autowired private RedisTemplate<String, Product> redisTemplate; // 获取商品信息(优先本地缓存,再Redis,最后DB) public Product getProduct(String productId) { try { return localCache.get(productId); } catch (Exception e) { // 本地缓存失效,查Redis Product product = redisTemplate.opsForValue().get("product:" + productId); if (product != null) { return product; } // Redis无数据,查DB并回写缓存 product = productRepository.findById(productId); redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, product, 30, TimeUnit.MINUTES); return product; } } // 监听商品变更,更新缓存 @KafkaListener(topics = "product-change") public void onProductChange(ProductChangeMessage message) { String productId = message.getProductId(); // 更新Redis if (message.getType().equals("UPDATE")) { redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, message.getProduct(), 30, TimeUnit.MINUTES); } else if (message.getType().equals("DELETE")) { redisTemplate.delete("product:" + productId); } // 清除本地缓存 localCache.invalidate(productId); } }
- 多级缓存架构(本地缓存+Redis):
动态线程池优化
- 根据CPU负载自动调整线程数:
@Configuration public class ThreadPoolConfig { @Bean public ThreadPoolTaskExecutor agentTaskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); int coreCpu = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); executor.setCorePoolSize(coreCpu * 2); // 核心线程数=CPU核心数*2 executor.setMaxPoolSize(coreCpu * 4); // 最大线程数=CPU核心数*4 executor.setQueueCapacity(10000); // 队列容量1万 // 拒绝策略:由调用线程处理 executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); // 动态调整线程池(每30秒检查一次CPU负载) executor.setThreadNamePrefix("agent-"); executor.initialize(); // 注册动态调整监听器 new ThreadPoolMonitor(executor).start(); return executor; } } // 线程池监控与动态调整 class ThreadPoolMonitor extends Thread { private final ThreadPoolTaskExecutor executor; public ThreadPoolMonitor(ThreadPoolTaskExecutor executor) { this.executor = executor; this.setDaemon(true); } @Override public void run() { while (true) { try { // 获取CPU使用率(通过操作系统命令或监控工具) double cpuUsage = CpuMonitor.getUsage(); int corePoolSize = executor.getCorePoolSize(); // CPU使用率>70%,增加核心线程数(不超过最大) if (cpuUsage > 70 && corePoolSize < executor.getMaxPoolSize()) { executor.setCorePoolSize(corePoolSize + 1); } // CPU使用率<30%,减少核心线程数(不低于1) else if (cpuUsage < 30 && corePoolSize > 1) { executor.setCorePoolSize(corePoolSize - 1); } Thread.sleep(30000); // 30秒检查一次 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } }
- 根据CPU负载自动调整线程数:
任务2:与现有系统集成
实现步骤:
接入层适配
- 开发格式转换工具,对接美团搜索API:
@Service public class SearchApiAdapter { @Autowired private AgentFlowService agentFlowService; // 将搜索API请求转换为Agent请求 public SearchApiResponse handleSearchApiRequest(SearchApiRequest apiRequest) { // 1. 格式转换 QueryRequest agentRequest = new QueryRequest(); agentRequest.setUserId(apiRequest.getUserId()); agentRequest.setQuery(apiRequest.getQueryText()); agentRequest.setDeviceType(apiRequest.getDevice()); // 手机/PC端适配 // 2. 调用Agent系统处理 AgentResponse agentResponse = agentFlowService.process(agentRequest); // 3. 转换回搜索API响应格式 SearchApiResponse apiResponse = new SearchApiResponse(); apiResponse.setRequestId(apiRequest.getRequestId()); apiResponse.setResults(convertToApiResults(agentResponse.getRecommendations())); apiResponse.setTraceId(agentResponse.getTraceId()); // 透传追踪ID return apiResponse; } // 转换推荐结果格式 private List<SearchApiResult> convertToApiResults(List<Recommendation> recommendations) { return recommendations.stream().map(rec -> { SearchApiResult result = new SearchApiResult(); result.setProductId(rec.getProductId()); result.setScore(rec.getScore()); result.setReason(rec.getReason()); // 复用Agent生成的推荐理由 result.setPrice(rec.getPrice()); return result; }).collect(Collectors.toList()); } }
- 开发格式转换工具,对接美团搜索API:
全链路测试
- 编写端到端测试用例,验证集成流程:
@Test public void testEndToEnd() { // 1. 模拟搜索API请求 SearchApiRequest request = new SearchApiRequest(); request.setUserId("u12345"); request.setQueryText("苹果"); request.setDevice("mobile"); // 2. 调用适配层 SearchApiResponse response = searchApiAdapter.handleSearchApiRequest(request); // 3. 验证结果 Assert.assertNotNull(response); Assert.assertFalse(response.getResults().isEmpty()); // 检查推荐结果是否包含苹果相关商品 boolean hasApple = response.getResults().stream() .anyMatch(r -> r.getProductId().startsWith("apple_")); Assert.assertTrue(hasApple); // 响应时间≤200ms Assert.assertTrue(response.getCostTimeMs() <= 200); }
- 编写端到端测试用例,验证集成流程:
任务3:全链路压测与调优
实现步骤:
压测环境搭建
- 使用JMeter模拟15万QPS峰值流量,覆盖核心场景(如“生鲜搜索”“日用品推荐”)。
- 监控指标:响应时间(P99、P95)、成功率、CPU/内存使用率、中间件(Kafka/Redis)负载。
性能瓶颈调优
- 问题1:Redis集群在10万QPS时出现连接超时 → 优化连接池参数(maxTotal=2000,minIdle=500),启用Pipeline批量操作。
- 问题2:大模型调用耗时占比30% → 增加大模型缓存(缓存常见查询的推荐理由,有效期10分钟)。
- 问题3:Workflow引擎节点调度耗时高 → 优化节点链遍历逻辑,减少反射调用次数。
验证结果
性能指标
- 压测结果:15万QPS下,P99响应时间=180ms(≤200ms),成功率=99.95%(≥99.9%),无熔断/限流触发。
- 资源使用率:CPU峰值75%,内存占用≤80%,Kafka消息堆积≤1000条。
集成验证
- 与搜索API、推荐引擎、商品库对接成功,数据同步延迟≤1秒(如商品价格变更后,1秒内反映在推荐结果中)。
- 下游系统无感知接入,现有业务指标(如点击率)提升8%(对比接入前)。
三、项目总结
美团搜推场景统一Agent系统已完成全流程开发,实现了:
- 功能完整性:多Agent协同、Workflow流程编排、AI能力(大模型/RAG/反思)集成,覆盖搜推全场景。
- 性能达标:支持15万QPS高并发,响应时间≤200ms,满足生产环境需求。
- 兼容性:与现有系统无缝集成,可直接上线替换部分传统推荐逻辑。
后续可迭代方向:
- 扩展多模态交互(如支持用户上传商品图片查询相似款)。
- 优化深度反思策略,结合A/B测试自动选择最优推荐方案。
至此,系统开发全部完成,可交付上线。
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