Laravel Scout Typesense 驱动性能优化:避免不必要的 API 调用
2025-07-10 01:15:02作者:温玫谨Lighthearted
在 Laravel 生态系统中,Scout 作为全文搜索的解决方案广受欢迎。其中 Typesense 驱动为开发者提供了强大的搜索能力,但在实际使用中发现了一个值得关注的性能问题。
问题背景
当使用 Scout 的 Typesense 驱动时,系统会在模型更新时触发两次 HTTP 请求到 Typesense 服务器。值得注意的是,即使被更新的字段并不包含在搜索文档的 schema 中,这种请求依然会发生。对于高频更新的应用场景,这会导致显著的不必要性能开销。
问题表现
假设我们有一个包含 10,000 个文档的集合,每个文档每小时更新一次。每次更新都会触发两次 API 调用,这意味着系统每秒会产生约 5.5 次完全不必要的请求。这种设计显然不够高效,特别是在大规模应用中。
技术细节分析
问题的核心在于驱动程序的实现方式。当前版本中,无论模型更新的字段是否属于搜索文档的一部分,驱动程序都会无条件地执行以下操作:
- 发送 GET 请求获取集合信息
- 发送 POST 请求导入文档
这种设计忽略了字段筛选的可能性,导致大量冗余请求。
解决方案思路
理想的解决方案应该包含以下改进:
- 在触发更新前检查被修改的字段
- 只有当被修改的字段包含在搜索文档 schema 中时,才执行 API 调用
- 对于非搜索字段的更新,完全跳过搜索索引的更新过程
实现建议
对于开发者而言,可以采取以下临时解决方案:
- 在模型中使用
shouldBeSearchable方法进行条件判断 - 重写
toSearchableArray方法,确保只包含必要的字段 - 对于批量更新操作,考虑使用
withoutSyncingToSearch方法
版本更新情况
值得注意的是,这个问题已经在 Typesense 官方驱动中得到修复,但 Laravel 官方驱动尚未跟进这一改进。开发者可以关注官方更新,或考虑临时切换到 Typesense 官方驱动以获得性能提升。
总结
性能优化是大型应用开发中不可忽视的一环。这个案例提醒我们,即使是成熟的框架和驱动,也可能存在优化空间。理解底层实现原理,合理配置搜索索引,对于构建高性能应用至关重要。随着社区的持续贡献,我们期待这个问题能在官方驱动中得到彻底解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
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
373
3.18 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92
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
1.03 K
475
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
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255