AskaEth
f3fb097630
实测（2026-10-13，本机空闲，活库 cyrene/user 分区 201 条、均长 34.7 汉字）： - 一条入库审查召回链 = 51 个「4 条」请求 = 23.070 / 21.860 s；旧审查预算 20s 比链长还短 ⇒ 每一条候选满额的审查都超时，且超时后 **一行留痕都不写** （7 天里 92.1% 的审查 recall_mode 为空、2274 条超时降级的根因） - 同一条链改成「8 条」= 26 个请求 = 21.435 / 21.597 s：请求数减半，墙钟几乎不变 —— 链路耗时由「条数 × 每条成本」主导，批次只改请求数 - 「16 条」在**真实代码路径**上 3 次里 2 次让单请求越过 5s 单次超时（1.818 / 5.016 超时 / 5.001 超时）⇒ 批上限不越过 8；隔离测量里 12 条 0.996~1.017 s 仍在界内 改动： - embedding: perItemBudget 500ms→300ms（实测摊销 70~107ms/条的约 3 倍） ⇒ DefaultBatchLimit 由 (5s/2−100ms)/300ms = **8**，同一套推演、两维都成立 （条数 100ms+8×300ms=2.5s；字符 100ms+480×5ms=2.5s，均在超时的一半内） - embedding: 新增 maxSafeBatchLimit=12（实测外沿）+ 编译期断言（越界即 uint 溢出、 编译失败），与 tidy_config.go 那条同手法 - memory: defaultReviewTimeout 20s→**90s**（> 实测最坏链：空闲 21.6s⇒4.2 倍余量、 与整理链并发 56.7s + T1 8s ⇒ 1.4 倍；不再大的理由=单 worker 有界队列 256 的 最坏积压 256×90s≈6.4h、服务真挂死时第一片 5s 就降级用不到这条预算） 测试（不留过时断言）：budget_test.go 加「钉值 8/480 + 两维不等式 + ≤12 外沿 + 16 条必须仍判越界」四层；api_url_test.go 的 reviewBudgetRef 20s→90s； preinsert_recall_test.go 新增跨包断言「预算 > 实测最坏链 + defaultT1Timeout」。 变异自证：perItemBudget 回 500ms ⇒ 钉值断言红；reviewTimeout 回 20s ⇒ 跨包断言红； perItemBudget 150ms（⇒16）⇒ 编译失败（constant -4 overflows uint）。三者均已逐字还原。 遗留（如实登记，未修）：① 整理轮每轮重嵌整个分区（user 一轮仍 250 个请求）， 解法方向是复用已入库的 vec_items 或给整理轮一个 embedding 请求预算；② 链路对单点 慢分片没有韧性 —— 一个分片失败即整条 Embed 失败、丢掉其余分片的工作量，且实测 任何批次形状都会偶发 >5s 尖峰（4 条 7.139s / 8 条 9.711s，与批次无关），方向是 重试/分片级容错，调常量解决不了。
222 lines
13 KiB
Go
222 lines
13 KiB
Go
package embedding
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import "time"
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// 本文件是**单次 /embeddings 调用的预算推演**：批次上限与单次超时必须由**同一个
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// 式子**得出。任一侧单独调整都会让「一次请求的实测耗时 < 单次超时」这条不变式
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// 静默失效 —— 而失效的后果不是报错，是**服务端还在算、客户端已经放弃**：被放弃的
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// 那一批仍占着本机 llama.cpp 的算力，后面每一个请求（包括写索引时的单条请求）都
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// 排在它后面等到自己的超时，于是整条记忆写入路径被拖住、召回全线降级。
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//
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// ## 不变式
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//
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// requestOverhead + 一次请求的字符总量 × perCharBudget ≤ DefaultRequestTimeout / callBudgetShare
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//
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// 左半是**推演出来的耗时上界**，右半是该超时下允许用掉的一半（另一半是这台机器的
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// 抖动余量）。批次上限由解这个不等式得到（见 DefaultBatchLimit / DefaultBatchChars）。
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//
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// ⚠️ 这条不等式**只按稳态超时（DefaultRequestTimeout）推导，且只约束批次形状**；
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// 冷启动那次放宽（warmupTimeout）**不改批形状**，只放宽进程第一个请求的**截止
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// 时刻**，而且只发生一次（见 warmupTimeout 的说明）。批形状与超时仍然同源：
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// 无论第一个请求的截止多宽，它带的条数/字符数永远按稳态超时算出来。
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//
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// ## 实测依据（2026-10-13，本机 = AMD RX 6600 XT + llama.cpp（PID 318144，起于
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// 10-07，**排除冷启动**）+ Qwen3-Embedding-0.6B Q8_0，端点 127.0.0.1:11434，
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// **服务器空闲**，正文取自活库 data/cyrene.db 的 cyrene/user 分区：本次样本
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// 201 条、均长 34.7 汉字、最长 75 汉字）
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// ① 单次请求的**形状曲线**（隔离测量 = 一条请求发完算完，同档重复 2~3 次）：
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// n=1 15 字 0.069 / 0.076 / 0.072 s
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// n=4 78 字 0.243 / 0.224 / 0.221 s
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// n=8 184 字 0.550 / 0.570 / 0.569 s
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// n=12 331 字 0.996 / 1.017 s
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// n=16 464 字 1.385 / 1.394 / 1.353 s
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// n=32 991 字 2.884 s
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// n=64 1997 字 6.872 s
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// 拟合：耗时 ≈ 固定开销 + 条数 × 每条成本；固定开销实测约 50ms、每条成本
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// 70~110ms。64 条 6.9s **已越过单次超时 5s**（旧批次上限正落在这里）。
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//
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// ② **真实链路的墙钟与请求数**：把一条入库审查的召回链（201 条 = 新条 1 +
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// ScanLimit 200，preinsert_recall.go 的 embedReviewTexts）按批次形状整条发出：
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// 形状 请求数 墙钟(s) 单请求均值(s) 单请求最大(s)
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// 4 条/片（改前） 51 23.070 / 21.860 0.452 / 0.429 1.449 / 1.052
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// 8 条/片（本次） 26 21.435 / 21.597 0.824 / 0.831 1.782 / 1.732
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// 16 条/片 / 480 字 16 21.477 → 49.433 1.342 → 3.089 2.119 → **11.043**
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// 16 条/片 / 不限字 13 21.012 / 21.904 1.616 / 1.685 2.313 / 2.582
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// 三条结论 —— 本次修复的判断全部落在这里：
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//
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// - **链路墙钟由「条数 × 每条成本」主导，几乎与批次形状无关**：同样 201 条，
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// 4 条/片与 8 条/片的墙钟都是 ~21s。抬高批次上限买到的是**请求数减半**
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// （51 → 26）与其带来的服务端排队压力下降，**不是**链路变快。要让链路落回
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// 调用方预算，只有把预算抬到链长之上（审查侧 defaultReviewTimeout）。
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// - **8 条/片不越界**：空闲窗口里三轮最大的单请求 1.782s，远在 5s 单次超时之内。
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// - **16 条/片会越界**：同一批正文、同一次会话里复现出单请求 **11.043s**
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// （那一轮整条链 49.4s）。批上限取 8 而不是 12/16，依据是**实测到的最坏单请求
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// 本身就出界**，不需要归因。（隔离测量里 16 条三次稳定在 1.35~1.39s ⇒ 这个
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// 形态方差极大，不能只看隔离值。）
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//
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// ③ **真实代码路径**（不是直连端点：跑 APIEmbedder.Embed(201 条) 本身，用注入的
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// RoundTripper 数真实 HTTP 请求数）：
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// 8 条/片 26 个请求 / 201 个向量，墙钟 21.489s、28.220s（两轮，均未触发单请求超时）
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// 16 条/片 直接 embedChunk：1.818s、**5.016s 超时**、**5.001s 超时**（3 次里 2 次越界）
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//
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// ④ **必须登记的残余（实测，不是推测）**：任何形状下都偶发「单请求越过 5s」，
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// 与批次**无关** —— 交错对比 40 次 4 条 + 40 次 8 条（同一批正文）：
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//
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// 4 条/片 p50 0.456s p90 1.008s 最大 **7.139s**（>5s 计 1/40）
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// 8 条/片 p50 0.848s p90 1.861s 最大 **9.711s**（>5s 计 2/40）
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//
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// 该窗口机器上确有别的负载（`tasklist` 可见多个 go/link 进程 = 塔里其它 worker 在
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// 编译；同窗后端也在跑群聊回合）。归因**未定**，但两件事可以确定：① 4 条/片同样尖峰
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// （7.139s）⇒ 尖峰**不是**本次放大批次的后果；② 因为「一个分片失败 ⇒ 整条 Embed
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// 失败」，一次尖峰就丢掉其余分片已算完的工作量 —— 链路对单点慢分片的**韧性**是遗留
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// 问题，**调常量解决不了**（修法是重试/分片级容错，不在本切片内）。
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//
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// 复跑命令（读活库正文、只连本机 embedding 服务、不写任何库）：
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//
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// python - <<'PY'
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// import json,sqlite3,time,urllib.request
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// URL="http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings"; MODEL="<model id>"
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// t=[r[0] for r in sqlite3.connect("file:data/cyrene.db?mode=ro",uri=True).execute(
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// "select content from memory_items where status='active' and persona_id='cyrene'"
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// " and scope='user' order by created_at desc, rowid desc limit 201")]
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// for b in (t[:1],t[:4],t[:8],t[:16],t[:64]):
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// body=json.dumps({"model":MODEL,"input":b}).encode()
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||
// r=urllib.request.Request(URL,data=body,headers={"Content-Type":"application/json"})
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||
// s=time.perf_counter(); urllib.request.urlopen(r,timeout=300).read()
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// print(len(b), round(time.perf_counter()-s,3))
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// PY
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const (
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// requestOverhead 是单次 HTTP 调用的固定开销上界（实测 ~50ms，向上取整）。
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requestOverhead = 100 * time.Millisecond
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// perCharBudget 是**每字符**的墙钟预算上界（实测 2.7~3.9 ms/字符，取 5ms）。
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perCharBudget = 5 * time.Millisecond
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// perItemBudget 是**每条文本**的墙钟预算上界：它守住「条数」那一维。
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//
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// 2026-10-13 由 500ms 降到 300ms —— 旧值是把条数上限压到 **4** 的那个约束项，
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// 而 4 条/片会把一次召回放大成 ⌈N/4⌉ 个 HTTP 请求（201 条的审查链 = 51 个请求，
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// 见文件头）。依据不是「拍一个更小的数」，而是**实测摊薄**：整条链里每条的平均
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// 成本 70~103ms（8 条/片轮次 0.824s ÷ 8 ≈ 103ms；64 条档最坏 6.872s ÷ 64 ≈
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// 107ms），300ms 仍是实测的约 **3 倍**。按不变式反解，它把条数上限放到 8：
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// (5s/2 − 100ms) / 300ms = 8 —— 恰好用满「超时的一半」，另一半＝抖动余量。
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//
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// 为什么不再大：条数上限 12 需要 perItemBudget ≤ 200ms（只剩实测的 1.9 倍），
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// 16 需要 ≤ 150ms（1.4 倍）—— 而 16 条/片本次已复现出**单请求 11.043s**
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// （> 单次超时 5s，见文件头）。批次越靠近那条界，单请求越可能「客户端先放弃、
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// 服务端还在算」（级联堆积的起点）。取 8：**请求数减半，单请求仍留 3 倍余量**。
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perItemBudget = 300 * time.Millisecond
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// callBudgetShare 表示一次请求最多用掉超时的 1/2：另一半是抖动余量
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// （见文件头 16 条/片那轮的数倍放大）。调大它 = 余量变小，必须连带复核实测。
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callBudgetShare = 2
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// DefaultBatchLimit 是单次请求的**条数**上限，由上面三个常量推出来（唯一推演）：
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// (5s/2 − 100ms) / 300ms = 8。
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DefaultBatchLimit = (int(DefaultRequestTimeout/callBudgetShare) - int(requestOverhead)) / int(perItemBudget)
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// DefaultBatchChars 是单次请求的**字符总量**上限，同一个不等式换成每字符预算：
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// (5s/2 − 100ms) / 5ms = 480。它防的是「条数很少但每条很长」。
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//
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// 本次**不动**它（每字符成本实测 2.7~3.9ms，5ms 仍是上界），因此两道界的分工
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// 是：8 条 × 均长 35 字（280 字）走**条数界**；8 条 × 长正文（如 168 字 = 1344 字）
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// 被它再切一刀，落到 2 条/片。两维都必须成立，缺哪一维都会有请求越界。
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DefaultBatchChars = (int(DefaultRequestTimeout/callBudgetShare) - int(requestOverhead)) / int(perCharBudget)
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// maxSafeBatchLimit 是条数上限的**实测外沿**（12），它守的是与上面那条不等式
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// **不同**的一层：不等式管的是**建模成本**（requestOverhead + 批次 × perItemBudget
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// ≤ 超时的一半），它管的是**实测形状** —— 文件头里 16 条/片复现出 11.043s 的单
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// 请求（> 5s 超时），8 条/片三轮最大 1.782s，隔离测量 12 条 0.996~1.017s 仍在界内。
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// 两层必须同时成立：把批次放到 12 需要**同时**把 perItemBudget 压到 ≤ 200ms
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// （只剩实测摊销的 1.9 倍，且算式上 100ms + 12×200ms = 2.5s 已顶到边界）；
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// 越过 12 则已进入「实测已知会出界」的区间 —— 由下面那条编译期断言拦住。
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maxSafeBatchLimit = 12
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// warmupTimeout 是**一次性的**冷启动放宽：本 embedder 生命周期里的**第一个**
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// 请求可以拿到这个截止（模型加载 / GPU 缓冲分配还没发生过），此后**每一个**
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// 请求（含刚失败的那个之后的下一个）一律回到 DefaultRequestTimeout。
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//
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// 🔴 它**不是**「只要还没成功过就一直放宽」—— 那个口径会在服务挂死时把
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// fail-fast 变成 fail-slow（每次都等 warmupTimeout），并把审查单条预算、
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// 索引写入的 5s 预算整段吃掉。一次性 + 8s 两条一起才是有界的：
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// - 一次性：放宽最多花掉**一个**请求的时长，最坏情形之后立刻回到 5s；
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// - 8s：与常态 5s **同一量级**（1.6×），且严格小于审查单条总预算
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// （memory.defaultReviewTimeout = 90s）⇒ 一次冷启动不可能吃光整轮审查，
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// 后面的 T1 灰区判定（8s）仍有预算。这条不等式由测试守住
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// （api_url_test.go 的 TestDefaultRequestTimeout）。
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//
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// 依据：2026-10-13 部署后第一分钟的生产日志里有一条
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// `vector embed for index failed ... embed 1 texts ... context deadline exceeded`
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// —— 模型还没热时 5s 不够；而本次实测稳态单条只要 0.069~0.076s（见文件头的
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// 形状曲线），所以放宽只需要覆盖「进程的第一个请求」这一刻。
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warmupTimeout = 8 * time.Second
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)
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// 编译期不变式（2026-10-13）：条数上限一旦越过**实测划出来的外沿**
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// （maxSafeBatchLimit）—— 例如把 perItemBudget 压到 150ms（⇒ 16）、或把
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// callBudgetShare / requestOverhead 往「放宽」的方向调 —— 下面这行常量表达式
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// 会变成负数、uint 溢出 ⇒ **编译失败**。与 tidy_config.go 里那条「整理侧批上限
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// 不许超过 embedding 推出来的值」同一手法：把实测承诺交给编译器守，而不是只写在
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// 注释里。反方向的漂移（perItemBudget 调大 ⇒ 批上限变小 ⇒ 报错变多）由
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// budget_test.go 的钉值断言抓。
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const _ = uint(maxSafeBatchLimit - DefaultBatchLimit)
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// callBudget 返回在 timeout 这个单次超时下，一次请求允许用掉的墙钟预算。
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func callBudget(timeout time.Duration) time.Duration {
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if timeout <= 0 {
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timeout = DefaultRequestTimeout
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}
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return timeout/callBudgetShare - requestOverhead
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||
}
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// batchLimitsFor 由**同一个超时**推出一对批次上限（条数 / 字符总量）。
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// 它保证：按 (条数 ≤ items 且 字符总量 ≤ chars) 切出来的任何一段，其耗时上界
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// 都不超过该超时的一半。两者都至少为 1 —— 单条文本本身越界时独占一段，
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// 正文**绝不截断**（截断会让向量描述的不是这条记忆）。
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func batchLimitsFor(timeout time.Duration) (items, chars int) {
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budget := callBudget(timeout)
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items = int(budget / perItemBudget)
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||
if items < 1 {
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items = 1
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}
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chars = int(budget / perCharBudget)
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||
if chars < 1 {
|
||
chars = 1
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||
}
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return items, chars
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||
}
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// chunkTexts 按「条数 ≤ maxItems 且 字符总量 ≤ maxChars」把 texts 切成若干段。
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// 单条文本的 rune 数超过 maxChars 时它独占一段（见 batchLimitsFor 的口径）。
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// 空输入返回 nil。
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func chunkTexts(texts []string, maxItems, maxChars int) [][]string {
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||
if len(texts) == 0 {
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return nil
|
||
}
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||
if maxItems < 1 {
|
||
maxItems = 1
|
||
}
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||
if maxChars < 1 {
|
||
maxChars = 1
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||
}
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var out [][]string
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start := 0
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chars := 0
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||
for i, text := range texts {
|
||
n := len([]rune(text))
|
||
// 段内已有内容，再加这一条就越界 ⇒ 先收口，本段从这一条重新开始。
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||
if i > start && (i-start >= maxItems || chars+n > maxChars) {
|
||
out = append(out, texts[start:i])
|
||
start, chars = i, 0
|
||
}
|
||
chars += n
|
||
}
|
||
return append(out, texts[start:])
|
||
}
|