性能优化#
本文档给出与当前版本一致的性能优化策略，仅使用实际可配置项。
1. 先做基线观测#
先建立性能基线，再调参：
- 请求速率（RPS/QPS）
- p95/p99 延迟
- 错误率
- 内存与 CPU
建议至少跑 15-30 分钟真实流量或压测流量后再改配置。
2. 服务器超时调优#
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| server:
readTimeoutSec: 30
writeTimeoutSec: 0
idleTimeoutSec: 60
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建议：
- SSE 场景保持
writeTimeoutSec: 0。 - 高频断连时提高
idleTimeoutSec。 - 慢客户端场景提高
readTimeoutSec。
3. Kubernetes 调优#
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| kubernetes:
timeoutSec: 30
qps: 100.0
burst: 200
|
建议：
- 集群越大，越需要更高
qps/burst。 - 超时错误增多时适当提升
timeoutSec。
4. 限流保护#
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| ratelimit:
enabled: true
requests_per_second: 100
burst: 200
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建议：
- 公网入口、共享集群建议默认开启。
- 先保守，再逐步上调。
5. 精简服务范围#
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| enableDisable:
enabledServices: ["kubernetes", "prometheus", "grafana", "aggregate"]
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建议：
- 只启用业务需要的服务。
- 关闭不用服务可以降低资源占用。
6. 审计成本控制#
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| audit:
enabled: true
storage: "database"
sampling:
enabled: true
rate: 0.3
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建议：
- 高流量场景建议启用采样。
- 需要长期检索时使用 database 存储。
7. 生产配置模板#
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| server:
mode: "streamable-http"
addr: "0.0.0.0:8080"
readTimeoutSec: 30
writeTimeoutSec: 0
idleTimeoutSec: 60
logging:
level: "info"
json: true
kubernetes:
kubeconfig: ""
timeoutSec: 30
qps: 100.0
burst: 200
ratelimit:
enabled: true
requests_per_second: 100
burst: 200
auth:
enabled: true
mode: "apikey"
apiKey: "${MCP_AUTH_API_KEY}"
audit:
enabled: true
storage: "database"
sampling:
enabled: true
rate: 0.3
enableDisable:
enabledServices: ["kubernetes", "prometheus", "grafana", "aggregate"]
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8. 常见误区#
- 不要使用历史字段，如
cache_ttl、max_connections、max_response_size。 - 不要一次性改太多参数，否则难以定位收益来源。
- 不要只看平均延迟，必须看 p95/p99。
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