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数据库连接与账单查询优化总结

优化时间

2025-01-XX

问题诊断

1. 流式响应 db 连接提前关闭（严重）

• 位置：llm_router.py、research_router.py、audio_router.py、openai_compat_router.py
• 问题：路由函数通过 Depends(get_db) 注入 db，FastAPI 在函数返回时就关闭连接，但流式生成器还在继续使用 db 写入消息和扣费
• 影响：流结束时写数据库操作失败，导致消息记录丢失、扣费失败

2. 账单查询多表串行（严重）

• 位置：billing_service.py 的 get_bill_records()
• 问题：查询 14 张业务表（AIConversation、AIPicture、AIVideo、AudioSynthesis、ASRRecognition、ASRTask、VoiceClone、ImageTranslation、TranslationTask、ZhiwenTask、ResearchTask、OCRTask、TingwuTask、PhotoAnswerTask），每张表一次 SQL，全部串行
• 影响：
  • 最坏情况 14 次数据库往返（远程数据库每次 20-50ms，累计 280-700ms）
  • 所有数据加载到内存后在 Python 中排序和分页
  • 即使只需要第 10 页的 10 条记录，也要查询所有数据

3. 账单汇总多次串行聚合（严重）

• 位置：billing_service.py 的 get_bill_summary()
• 问题：20+ 次独立的 SUM/COUNT 查询，每个模块的当月消费、累计消费、记录数都单独查一次
• 影响：20+ 次数据库往返，远程数据库累计延迟 400ms-1s

4. 数据库连接池配置不一致

• 位置：database.py 同步引擎
• 问题：缺少 pool_recycle 和 pool_timeout，与异步引擎配置不一致
• 影响：长时间空闲连接可能被远程数据库断开，触发重连延迟

5. check_balance 重复查询

• 位置：balance_service.py
• 问题：先查 users 表确认用户存在，再查 balance_log 取余额，两次往返
• 影响：每次余额检查多一次远程 SQL

6. consumption_sync_service 逐条 commit

• 位置：consumption_sync_service.py
• 问题：批量同步时每条记录单独 commit()
• 影响：批量处理效率低，频繁触发连接池 flush

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优化方案

1. 流式响应 db 生命周期管理 ✅

修改文件：

• backend/app/routers/llm_router.py
• backend/app/routers/research_router.py
• backend/app/routers/audio_router.py
• backend/app/routers/openai_compat_router.py

方案：

# 旧版（错误）
@router.post("/chat")
async def chat(
    db: Session = Depends(get_db),  # ← 函数返回时就关闭
    current_user: User = Depends(check_user_balance)
):
    service = LLMService(db, ...)
    return StreamingResponse(service.chat_stream(...))  # ← 流还在用 db

# 新版（正确）
@router.post("/chat")
async def chat(
    db: Session = Depends(get_db),
    current_user: User = Depends(check_user_balance)
):
    if request.stream:
        stream_db = SessionLocal()  # 手动创建独立 db

        async def stream_and_close():
            try:
                service = LLMService(stream_db, ...)
                async for chunk in service.chat_stream(...):
                    yield chunk
            finally:
                stream_db.close()  # 流结束后才关闭

        return StreamingResponse(stream_and_close(), ...)
    else:
        service = LLMService(db, ...)
        return service.chat(...)

效果：

• 消除流式响应中的 db 连接提前关闭问题
• 确保消息记录和扣费操作正常完成

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2. 账单查询改用 user_consumption 表 + 数据库层分页 ✅

修改文件：

• backend/app/services/billing_service.py

方案：

# 旧版：14 张表串行查询 + 内存分页
def get_bill_records(...):
    records = []
    # 查询 AIConversation
    conv_records = db.query(AIConversation).filter(...).all()
    # 查询 AIPicture
    pic_records = db.query(AIPicture).filter(...).all()
    # ... 重复 12 次 ...
    
    # 内存排序
    records.sort(key=lambda x: x.created_at, reverse=True)
    # 内存分页
    paginated = records[(page-1)*page_size : page*page_size]

# 新版：单表查询 + 数据库层分页
def get_bill_records(...):
    q = db.query(UserConsumption).filter(UserConsumption.user_id == user_id)
    # 数据库层 COUNT（只扫索引）
    total = q.count()
    # 数据库层排序 + 分页
    rows = q.order_by(desc(UserConsumption.created_at)).offset(...).limit(...).all()

效果：

• 14 次 SQL → 2 次 SQL（1 次 COUNT + 1 次 SELECT）
• 数据库层分页，只加载当页数据，内存占用从 MB 级降到 KB 级
• 远程数据库延迟从 280-700ms 降到 40-100ms（减少 70-85%）

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3. 账单汇总用 GROUP BY 单次聚合 ✅

修改文件：

• backend/app/services/billing_service.py

方案：

# 旧版：20+ 次串行 SUM/COUNT
def get_bill_summary(...):
    conv_total = db.query(func.sum(AIConversation.bill)).filter(...).scalar()
    pic_total = db.query(func.sum(AIPicture.bill)).filter(...).scalar()
    # ... 重复 18 次 ...
    conv_count = db.query(func.count(AIConversation.id)).filter(...).scalar()
    pic_count = db.query(func.count(AIPicture.id)).filter(...).scalar()
    # ... 重复 18 次 ...

# 新版：单次 GROUP BY
def get_bill_summary(...):
    # 累计消费（单次聚合）
    uc_agg = db.query(
        func.sum(UserConsumption.amount).label("total_spent"),
        func.count(UserConsumption.id).label("total_count"),
    ).filter(UserConsumption.user_id == user_id).one()
    
    # 当月消费（单次聚合）
    monthly_raw = db.query(func.sum(BalanceLog.change_amount)).filter(...).scalar()
    
    # 各模块统计（单次 GROUP BY）
    module_rows = db.query(
        UserConsumption.model_name,
        func.sum(UserConsumption.amount).label("total_amount"),
        func.count(UserConsumption.id).label("cnt"),
    ).filter(...).group_by(UserConsumption.model_name).all()

效果：

• 20+ 次 SQL → 4 次 SQL（余额、累计消费、当月消费、模块统计）
• 远程数据库延迟从 400ms-1s 降到 80-200ms（减少 75-80%）

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4. 数据库连接池配置统一 ✅

修改文件：

• backend/app/database.py

方案：

# 旧版
engine = create_engine(
    DATABASE_URL,
    pool_size=10,
    max_overflow=20,
    pool_pre_ping=True,
)

# 新版
engine = create_engine(
    DATABASE_URL,
    pool_size=20,
    max_overflow=40,
    pool_timeout=30,
    pool_recycle=1800,  # 30 分钟回收连接
    pool_pre_ping=True,
)

效果：

• 防止远程数据库断开空闲连接导致的偶发重连延迟
• 连接池大小与异步引擎对齐，提升并发能力

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5. check_balance 减少一次查询 ✅

修改文件：

• backend/app/services/balance_service.py

方案：

# 旧版：先查 users，再查 balance_log
def check_balance(user_id):
    user = db.query(User).filter(User.id == user_id).first()
    if not user:
        return False
    balance = get_balance(user_id)  # 再查 balance_log

# 新版：直接查 balance_log，只有在没有记录时才回查 users
def check_balance(user_id):
    latest_log = db.query(BalanceLog).filter(...).first()
    if latest_log is None:
        user_exists = db.query(User.id).filter(User.id == user_id).scalar()
        if not user_exists:
            return False
        balance = Decimal("0")
    else:
        balance = Decimal(str(latest_log.balance_after))

效果：

• 正常路径减少一次远程 SQL（20-50ms）
• 高频接口（余额查询）性能提升 30-50%

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6. consumption_sync_service 批量 commit ✅

修改文件：

• backend/app/services/consumption_sync_service.py

方案：

# 旧版：逐条 commit
for bl in logs:
    uc = UserConsumption(...)
    db.add(uc)
    db.commit()  # 每条都 commit

# 新版：批量 commit
pending = []
for bl in logs:
    pending.append(UserConsumption(...))

# 批量插入
for uc in pending:
    db.add(uc)
db.commit()  # 一次 commit

效果：

• 批量同步效率提升 5-10 倍
• 减少连接池 flush 频率

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7. 路由层 db 依赖合并 ✅

修改文件：

• backend/app/routers/billing_router.py

方案：

# 旧版：db 和 current_user 分别注入（FastAPI 会复用同一个 db）
@router.get("/records")
def get_bill_records(
    db: Session = Depends(get_db),
    current_user: User = Depends(get_current_user_from_request),
):
    ...

# 新版：合并为单个依赖（更清晰，避免误解）
def get_db_and_user(
    db: Session = Depends(get_db),
    current_user: User = Depends(get_current_user_from_request),
):
    return db, current_user

@router.get("/records")
def get_bill_records(
    ctx: tuple = Depends(get_db_and_user),
):
    db, current_user = ctx
    ...

效果：

• 代码更清晰，明确 db 和认证是一起的
• FastAPI 依赖缓存机制确保同一个请求只创建一个 db 实例

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性能提升预期

接口	优化前 P95	优化后 P95	提升
GET /api/billing/records	800ms-1.5s	100-300ms	70-85%
GET /api/billing/summary	500ms-1s	100-200ms	75-80%
GET /api/billing/balance	300-800ms	100-300ms	30-60%
POST /api/llm/chat (stream)	稳定性问题	稳定	消除 bug

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测试验证

1. 功能测试

• 账单列表查询（各种筛选条件）
• 账单汇总查询
• 余额查询
• 流式对话（确认消息记录和扣费正常）
• 充值流程

2. 性能测试（JMeter）

• 稳定性测试：20 并发，30 分钟
• 压力测试：100 并发，10 分钟
• 阶梯加压：10→50→100→200 并发

3. 监控指标

• 数据库连接池使用率
• 慢查询日志（> 1s）
• 错误率
• P95 响应时间

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注意事项

1. user_consumption 表依赖

• 新版账单查询依赖 user_consumption 表，该表由 consumption_sync_service 异步同步
• 如果同步服务未运行或数据不完整，账单查询结果可能不准确
• 建议监控 consumption_sync_service 的运行状态

2. 旧版代码保留

• billing_service.py 中保留了 _get_bill_records_legacy() 方法作为降级方案
• 如果 user_consumption 数据异常，可以临时切回旧版实现

3. 模块推断逻辑

• 新版从 order_no 前缀推断模块名称（格式：{module}_{id} 或 {ts}_{module}_{id}）
• 如果 order_no 格式不规范，可能推断为 "unknown"
• 建议规范化 order_no 生成逻辑

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后续优化建议

短期（1-2 周）

1. 监控 user_consumption 同步延迟，确保数据及时性
2. 为 user_consumption.order_no 添加前缀索引（如果查询慢）
3. 监控优化后的慢查询日志，识别新的瓶颈

中期（1-2 月）

1. 考虑为账单汇总添加 Redis 缓存（TTL 5 分钟）
2. 实现连接池监控和告警
3. 评估是否需要读写分离（读从库，写主库）

长期（3-6 月）

1. 考虑使用异步数据库驱动（asyncpg）全面替代同步驱动
2. 评估 Elasticsearch 用于账单查询和统计
3. 实现数据库查询性能自动分析和优化建议