Ollama项目性能下降问题分析与解决方案

问题现象

在使用Ollama项目进行API调用时，用户报告了一个性能逐渐下降的问题。具体表现为：系统启动后的最初几次API调用响应时间正常（约几秒钟），但随着使用时间的增长，响应时间逐渐增加到几分钟甚至几小时。重启容器后，性能恢复正常。

技术分析

通过对日志的深入分析，我们发现这并非简单的性能退化问题。实际上，问题本质上是由于请求积压导致的。当系统同时接收到大量API请求时，Ollama默认的并行处理机制会将这些请求排队处理，而不是立即拒绝或并行执行。

日志分析显示，多个/api/generate请求几乎同时到达系统，导致后续请求需要等待前面的请求完成才能开始处理。这种排队机制使得后续请求的响应时间看起来像是系统性能在逐渐下降，而实际上是请求在队列中等待的时间越来越长。

解决方案

针对这一问题，Ollama项目提供了一个有效的配置参数OLLAMA_NUM_PARALLEL，该参数可以控制系统同时处理的请求数量。默认情况下，Ollama可能设置了较为保守的并行度，以保障系统稳定性。

建议用户根据实际硬件资源（特别是GPU资源）适当增加这一参数值。例如，对于配备高性能GPU的系统，可以设置更高的并行度，以充分利用硬件资源，减少请求排队时间。

实施建议

1. 评估系统资源：在调整并行度前，应先评估系统的CPU、内存特别是GPU资源使用情况
2. 渐进式调整：建议采用渐进式方法调整OLLAMA_NUM_PARALLEL参数，从较小增幅开始，逐步找到最优值
3. 监控性能：调整后应密切监控系统性能指标，包括响应时间、资源利用率和错误率等
4. 考虑请求优先级：对于关键业务请求，可考虑实现优先级队列机制

总结

Ollama项目在处理并发请求时采用了保守的默认配置，这可能导致在高负载情况下出现请求排队现象。通过合理调整系统并行度参数，可以显著改善这一问题。建议用户根据实际业务需求和硬件资源情况，找到最适合的配置方案。