1. 核心配置计算公式总结
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Redis连接池大小 = MCP Server数量 × 平均并发数 × 安全系数(1.5)
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内存需求 = (服务器数 × 2MB) + (SSE连接数 × 1MB) + 系统开销
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CPU需求 = 服务器数 × 0.01核心 × 平均并发数
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限流阈值 = 单服务器QPS × 服务器数量 × 时间窗口
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刷新间隔 = 根据服务数量调整,300个服务建议15-30秒
2. Redis 配置计算依据
连接池大小计算公式:
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maxActive
= MCP Server 数量 × 平均并发连接数 × 安全系数 -
对于 300 个 MCP Server,假设每个平均 2 个并发连接:
maxActive
= 300 × 2 × 1.5 = 900
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maxIdle
= maxActive × 0.3 = 270
yaml
mcpServer:
redis:
address: "redis-cluster:6379"
# 基于计算的连接池配置
maxActive: 900 # 300个服务器 × 2并发 × 1.5安全系数
maxIdle: 270 # maxActive的30%
限流配置计算
限流阈值计算公式:
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总QPS = 单个MCP Server平均QPS × MCP Server数量
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假设单个MCP Server平均处理10 QPS:
- 总限流 = 10 × 300 = 3000 QPS
- 每分钟限制 = 3000 × 60 = 180,000
yaml
mcpServer:
rateLimit:
limit: 180000 # 300服务器 × 10QPS × 60秒
window: 60 # 1分钟窗口
资源配置计算
内存需求计算:
- 每个MCP Server连接约需要 2MB 内存
- SSE连接需要额外缓冲:每连接 1MB
- 总内存需求 = (300 × 2MB) + (300 × 1MB) + 系统开销(2GB) = 2.9GB
CPU需求计算:
- 每个活跃MCP连接约需要 0.01 CPU核心
- 总CPU需求 = 300 × 0.01 × 2(并发) = 6核心
yaml
# Higress Gateway 资源配置(基于计算)
resources:
requests:
memory: "3Gi" # 基于连接数计算的内存需求
cpu: "3000m" # 基于并发计算的CPU需求
limits:
memory: "6Gi" # 2倍安全边际
cpu: "6000m" # 2倍安全边际
5. 连接超时配置计算
超时配置依据:
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SSE连接通常需要长时间保持,建议 5-10 分钟
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普通HTTP连接建议 30-60 秒
yaml
global:
downstream:
idleTimeout: 600s # SSE连接保持10分钟
connectionBufferLimits: 65536 # 64KB,基于平均消息大小
upstream:
idleTimeout: 60s # 上游连接1分钟超时
6. 服务发现刷新间隔计算
刷新间隔计算依据:
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服务变更检测延迟 = 刷新间隔 / 2
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对于300个服务,建议15-30秒间隔平衡性能和及时性
yaml
# McpBridge 配置
spec:
registries:
- refreshInterval: 20s # 基于服务数量的优化间隔
connectTimeout: 5s # 连接超时
7.负载均衡配置
系统自动为SSE类型配置一致性哈希负载均衡,确保会话粘性.
8.监控指标阈值
告警阈值计算:
- CPU使用率告警:> 70%(基于6核心配置)
- 内存使用率告警:> 80%(基于6GB配置)
- 连接数告警:> 80% × maxActive = 720
yaml
# 监控配置
monitoring:
alerts:
cpuThreshold: 70 # CPU使用率告警阈值
memoryThreshold: 80 # 内存使用率告警阈值
connectionThreshold: 720 # 连接数告警阈值