EntityFramework.Docs:Azure CosmosDB连接泄漏问题分析与解决方案
问题现象
在使用Entity Framework Core与Azure CosmosDB提供程序时,开发者遇到了一个严重的连接泄漏问题。具体表现为:每次应用服务重启后,到CosmosDB主机(cosmos-db-host:443)的出站TCP套接字连接数会从0开始持续增长,最终达到应用服务计划的连接数上限(如P3V3实例约8000个连接)。
当连接数接近上限时,服务响应时间会急剧上升,甚至简单的Swagger页面刷新都需要1-2分钟才能完成。这种问题迫使运维人员不得不定期重启服务以缓解性能问题。
技术背景
在正常情况下,EF Core的CosmosDB提供程序应该使用单例模式的Cosmos客户端,并通过连接池管理连接数。开发者通过依赖注入访问DbContext,理论上连接应该会被自动释放或保持在合理的连接池限制内。
问题根源
这个问题实际上与Azure Cosmos .NET SDK底层的一个已知问题相关。虽然官方声称该问题已被修复,但在某些EF Core版本中仍然会出现。问题本质上是SDK在Gateway连接模式下无法正确释放TCP套接字连接,导致连接数持续累积。
解决方案
-
验证单例模式:可以通过调用
context.Database.GetCosmosClient()方法来确认是否确实使用了单例模式的Cosmos客户端。 -
升级SDK版本:建议直接引用最新版的Azure Cosmos .NET SDK到应用程序中,确保使用的是已修复该问题的版本。
-
连接模式调整:考虑将连接模式从Gateway改为Direct,并利用TCPConnectionLimits配置来控制连接数。Direct模式通常能提供更好的性能和控制能力。
-
监控与告警:建立对出站TCP连接数的监控,设置适当的告警阈值,可以在问题变得严重前及时发现并处理。
最佳实践
对于生产环境使用EF Core与CosmosDB的应用程序,建议:
- 定期检查并更新相关SDK版本
- 在非生产环境充分测试连接模式变更
- 实施全面的连接监控
- 考虑实现自动化的连接回收机制作为临时解决方案
通过以上措施,可以有效避免因连接泄漏导致的性能问题,确保应用程序的稳定运行。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00