性能指南#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的性能特性和优化建议。

性能特性#

Cloud Native MCP Server 提供多种性能优化特性：

• 智能缓存: LRU 和分段缓存，减少外部服务调用
• JSON 编码池: 预分配的编码器，减少内存分配
• 响应压缩: 自动压缩大型响应
• 连接池: 优化的 HTTP 客户端连接池
• 响应大小控制: 智能截断过大的响应

内容#

• 优化 - 性能优化策略和配置
• 基准测试 - 基准测试方法和结果
• 性能指标 - 关键性能指标
• 性能调优 - 生产环境配置
• 故障排查 - 性能问题排查

性能基准#

单节点性能#

服务特定性能#

性能指标#

关键指标#

mcp_requests_total{method="kubernetes_list_pods",status="success"} 1234
mcp_request_duration_seconds{method="kubernetes_list_pods"} 0.123
mcp_cache_hits_total{service="kubernetes"} 456
mcp_cache_misses_total{service="kubernetes"} 78
mcp_cache_hit_rate{service="kubernetes"} 0.85
mcp_active_connections 10

监控建议#

1. 请求速率: 监控每秒请求数
2. 响应时间: 监控 P50/P95/P99 延迟
3. 错误率: 监控错误百分比
4. 缓存命中率: 监控缓存效率
5. 活动连接: 监控当前连接数
6. 资源使用: 监控 CPU 和内存

性能调优#

推荐配置#

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server:
  readTimeoutSec: 30
  writeTimeoutSec: 0
  idleTimeoutSec: 60

ratelimit:
  enabled: true
  requests_per_second: 100
  burst: 200

Kubernetes 客户端配置#

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kubernetes:
  qps: 100.0
  burst: 200
  timeoutSec: 30

性能最佳实践#

1. 始终启用缓存#

1
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cache:
  enabled: true

2. 使用适当的 TTL#

• 静态数据: 600-3600 秒
• 动态数据: 60-300 秒
• 实时数据: 10-30 秒

3. 优化外部服务调用#

• 批量操作优于单个操作
• 使用过滤减少数据量
• 使用分页处理大量数据

4. 监控关键指标#

• 请求速率
• 响应时间
• 错误率
• 缓存命中率

5. 定期审查配置#

• 根据负载调整 QPS
• 根据内存使用调整缓存大小
• 根据网络条件调整压缩级别

6. 使用摘要工具#

对于大型数据集，使用摘要工具：

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3

{
  "name": "kubernetes_list_resources_summary"
}

而不是：

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2
3

{
  "name": "kubernetes_list_resources"
}

相关文档#

• 优化
• 基准测试
• 配置指南
• 部署指南