Star1
0
Code
Code
Issues
Pull Requests
Discussion
Wiki
Analysis
Star1
0
Wwb04307201docs: comprehensive bilingual documentation update for MCP module
461404e9Add on Aug 27History

sql-forge-mcp Profiling 指南

本文档介绍如何对 sql-forge-mcp 做性能分析和瓶颈定位。

快速性能基线

指标 mock 阈值 真实环境阈值 测量工具
mcpHealth P95 < 50ms < 100ms test-mcp-loadtest.sh
jsonSelect P95 < 50ms < 100ms test-mcp-loadtest.sh
1000 次 CRUD heap 增长 < 50MB — JUnit ChaosAndPerformanceTest

跑基线：

# 单元测试内置基线（mock，每次 PR 都跑）
mvn -pl sql-forge-mcp test -Dtest=ChaosAndPerformanceTest

# 真实环境基线（每次发布前跑）
./sql-forge-test/scripts/test-mcp-loadtest.sh --users 50 --requests 200

工具 1：async-profiler（CPU + 内存火焰图）

async-profiler 是低开销采样 profiler，适合生产环境。

安装

# Linux / macOS
curl -L https://github.com/async-profiler/async-profiler/releases/download/v3.0/async-profiler-3.0-linux-x64.tar.gz | tar xz
# Windows: 下载 https://github.com/async-profiler/async-profiler/releases

用法

# CPU 火焰图（60 秒采样）
java -jar async-profiler/bin/asprof.jar -e cpu -d 60 -f /tmp/mcp-cpu.html \
    -jar sql-forge-mcp/target/sql-forge-mcp-1.0-SNAPSHOT.jar \
    --sql.forge.mcp.systems[0].name=TestSys \
    --sql.forge.mcp.systems[0].url=http://localhost:8081 \
    ...

# 内存分配火焰图
java -jar async-profiler/bin/asprof.jar -e alloc -d 60 -f /tmp/mcp-alloc.html -jar ...

# 锁竞争
java -jar async-profiler/bin/asprof.jar -e lock -d 60 -f /tmp/mcp-lock.html -jar ...

火焰图怎么看

打开 /tmp/mcp-cpu.html：

  • Y 轴 = 调用栈深度（顶层 = 入口，越往下 = 越深）
  • X 轴 = CPU 时间占比（越宽 = 占 CPU 越多）
  • 颜色 = 同一调用栈（相同颜色 = 同一父函数）

找瓶颈：找最宽的方块 → 看它的栈 → 找到占用最多的子调用。

工具 2：JDK Flight Recorder (JFR)

JDK 内置，零配置开销，适合长期 profiling。

用法

# 启动 MCP server 时开启 JFR
java -XX:StartFlightRecording=duration=60s,filename=/tmp/mcp.jfr,settings=profile \
    -jar sql-forge-mcp-1.0-SNAPSHOT.jar ...

# 或运行时启动（PID 已知）
jcmd <PID> JFR.start duration=60s filename=/tmp/mcp.jfr
jcmd <PID> JFR.dump filename=/tmp/mcp.jfr

分析工具

  • JDK Mission Control (JMC) —— 官方 GUI，免费
  • JMC Analyzer：火焰图、内存泄漏、锁竞争一应俱全

工具 3：JVM 指标（最轻量）

# 实时 GC / heap / 线程
jcmd <PID> GC.heap_info
jcmd <PID> Thread.print
jcmd <PID> VM.system_properties

# 内存采样（每 1 秒一次）
jcmd <PID> PerfCounter.print

# 类加载情况
jcmd <PID> VM.classloader_stats

sql-forge-mcp 常见瓶颈清单

瓶颈 1：MCP stdio JSON 解析（已修复）

症状：Tool 调用后挂死 / hang 根因：MCP SDK 0.18.x 用 new InputStreamReader(inputStream)（无 charset）读 stdin；Windows 默认 GBK 导致 UTF-8 中文 3 字节被解码成 1-2 chars → Content-Length 错位 修复：.mcp.json 加 --java-options=-Dfile.encoding=UTF-8 复现：跑大量含中文参数的 Tool 序列

瓶颈 2：RestClient 连接池未配置

症状：高并发下连接耗尽，p99 飙升 根因：SimpleClientHttpRequestFactory 默认无连接池（每次新建 socket） 修复：

// 在 SqlForgeMcpApplication.restClient() 中替换为：
HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();
factory.setConnectTimeout(3000);
factory.setReadTimeout(10000);
return RestClient.builder().requestFactory(factory).build();

（需要 httpclient5 依赖）

瓶颈 3：Playwright Chromium 冷启动

症状：首次 previewAmisTemplate 慢 5-10s 根因：Playwright 首次启动 Chromium 子进程（懒加载） 优化：

  • 接受现状（首次慢，后续快）
  • 或在 MCP server 启动时预热（启动时调一次 previewAmisTemplate）

瓶颈 4：JSON CRUD 序列化开销

症状：jsonSelect 大表返回慢 根因：RestClient 默认用 Jackson 序列化整个响应（无 streaming） 优化：

  • 后端支持分页 / 限制返回行数
  • 前端用 WebClient 替换 RestClient（响应式 streaming）

瓶颈 5：日志写入阻塞

症状：高并发时 Tool 调用延迟增加 根因：Logback 同步 appender（FILE appender）阻塞 IO 优化：

  • 用 LogstashAsyncAppender 或 AsyncAppender
  • 或降级日志级别到 WARN

sql-forge-mcp 内存模型

组件 占用 备注
JVM 基础 ~50MB Spring Boot 启动后
MCP SDK ~30MB spring-ai + mcp-core
Playwright Chromium ~150MB 子进程，独立
Playwright Node driver ~50MB 子进程，独立
业务缓存（54 组件 + 17 范例） ~5MB AmisKnowledgeService 一次性加载
MCP 主进程总计 ~100MB 不含 Playwright

性能调优清单（推荐顺序）

  1. JVM 参数：-Xmx512m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50
  2. 日志：控制台 → stderr；FILE → 异步 appender
  3. RestClient：切到 HttpComponentsClientHttpRequestFactory + 连接池
  4. Tool 级超时：CRUD 5s、渲染 30s、元数据 3s
  5. Playwright：禁用（用 optional=true），只给需要渲染的环境装
  6. 响应缓存：amis://schema-hints 等不变 Resource 加 HTTP 缓存（30 天）

相关测试

测试 文件 用途
ChaosAndPerformanceTest src/test/java/.../ChaosAndPerformanceTest.java mock P95 门禁
test-mcp-loadtest.sh sql-forge-test/scripts/ 真实环境压测
test-mcp-chaos.sh sql-forge-test/scripts/ 真实环境混沌

排障流程

Tool 调用慢 / 挂死
├─ 是不是字符集问题？→ 看 mcp-server.log 是否有 JsonParseException
├─ 是不是后端慢？→ mcpHealth 返回 UP 但 getMetaDataTables 超时
│   └─ 看 sql-forge-test 日志，找慢 SQL
├─ 是不是 MCP 进程慢？→ 跨进程排查，async-profiler 抓火焰图
├─ 是不是 Playwright 慢？→ previewAmisTemplate 单独慢
│   └─ 检查 Chromium 是否在跑（tasklist | grep chrome）
└─ 是不是资源耗尽？→ jcmd <PID> Thread.print 看线程数

参考