首页
/ Latitude LLM项目中的日志存储架构演进思考

Latitude LLM项目中的日志存储架构演进思考

2025-07-05 01:40:37作者:胡唯隽

在Latitude LLM项目的开发过程中,日志存储架构的设计经历了从简单到复杂的演进过程。本文将深入分析这一技术决策背后的思考逻辑和未来发展方向。

初始设计:基于SQL的存储方案

项目初期团队选择了将提示内容(prompt)直接存储在SQL数据库中的方案,这一决策主要基于以下考虑:

  1. 实现简单性:SQL数据库提供了成熟的数据管理能力,无需额外引入存储系统
  2. 数据一致性:所有日志数据可以与其他业务数据保持事务一致性
  3. 规模考量:即使处理百万token级别的输入,单个提示内容也仅占用几MB空间,完全在PostgreSQL等数据库的列大小限制范围内

这种设计在项目早期确实满足了基本需求,但随着项目规模扩大和功能演进,逐渐暴露出一些局限性。

性能瓶颈的出现

随着用户量增长和功能扩展,日志系统开始面临以下挑战:

  1. 聚合查询性能下降:系统需要执行大量JOIN操作来展示项目/文档的使用数据(如各模型成本、每日日志计数、成本/持续时间中位数等)
  2. 表膨胀问题:provider_logs表既包含大量行记录,又存在较大的单行数据量
  3. 资源竞争:日志操作与核心业务操作共享数据库资源

这些问题直接影响了系统的响应速度和用户体验,促使团队开始考虑架构优化。

向对象存储的演进

技术团队正在将系统迁移到基于OpenTelemetry的可观测性体系,并引入对象存储作为解决方案,这一转变带来以下优势:

  1. 存储解耦:将大容量日志数据从核心业务数据库中分离
  2. 性能优化:减轻数据库负担,提升聚合查询效率
  3. 扩展性增强:对象存储更适合处理大规模非结构化数据
  4. 成本效益:对象存储通常提供更经济的海量数据存储方案

值得注意的是,这一迁移对终端用户完全透明,不会影响现有功能使用体验。

架构演进的启示

Latitude LLM项目的这一技术演进过程为我们提供了宝贵的实践经验:

  1. 渐进式优化:从简单方案开始,根据实际需求逐步演进
  2. 性能可观测性:建立完善的监控体系,及时发现系统瓶颈
  3. 前瞻性设计:在保持简单性的同时,为未来扩展预留空间

对于开发者而言,理解这种架构演进的逻辑比单纯了解技术选型更有价值,它体现了在实际工程中如何平衡短期效率与长期可维护性。

随着AI模型处理能力的不断提升(如支持百万级token的上下文窗口),日志系统的设计也需要与时俱进。Latitude LLM团队的技术路线选择为类似项目提供了有价值的参考。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
143
1.92 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
929
553
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
422
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
65
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8