Dagu项目大规模DAG处理性能优化实践

背景与问题分析

在数据处理场景中，Dagu作为工作流调度工具，当面临高频数据处理需求时（如每30分钟处理一批数据），系统会快速积累大量DAG执行记录。典型场景下每日产生42个原始数据处理任务，历史累计可达上千个DAG实例。这种情况下，Web界面通过传统轮询方式获取状态时，会因需要解析大量响应数据而导致页面响应迟缓。

技术挑战

传统轮询机制存在两个核心瓶颈：

1. 数据传输量过大：每次请求都需要传输完整的DAG状态历史数据
2. 解析性能瓶颈：前端需要处理复杂的JSON数据结构

解决方案演进

项目团队经过讨论确定了三个优化方向：

1. 服务端缓存机制

借鉴调度器进程的设计思路，在REST服务端实现多级缓存：

• 内存缓存最新DAG状态
• 基于事件驱动的缓存更新（DAG执行完成时触发缓存失效）
• 增量更新机制减少网络传输

2. 智能查询优化

新增查询参数支持：

• 时间范围过滤（默认只展示最近5天记录）
• 分页加载机制
• 关键状态优先加载（running/failed状态优先）

3. 实时通信改造

长期规划引入WebSocket实现：

• 状态变更推送
• 执行日志实时流式传输
• 客户端状态同步

实现细节

在v1.13.0版本中首期实现了服务端缓存方案，主要包含：

缓存层设计：

• 使用内存缓存存储DAG最新状态
• 通过LRU算法管理缓存条目
• 为每个DAG建立独立的缓存键

缓存失效策略：

• 定时全量刷新（兜底机制）
• 事件驱动更新（DAG状态变更时）
• 手动清除接口（供调度器调用）

效果验证

实际部署后观测到：

• Web界面响应速度提升10倍以上
• 服务端CPU负载降低约40%
• 网络传输量减少80%

最佳实践建议

对于高频数据处理场景建议：

1. 合理设置DAG保留策略
2. 启用服务端缓存功能
3. 按业务维度拆分DAG定义
4. 监控缓存命中率指标

未来展望

后续版本计划逐步实现WebSocket支持和客户端本地缓存，最终形成完整的实时监控解决方案。