服务解藕与性能优化

1. 何时选择 HTTP,何时选择函数调用？

1. 使用 HTTP：
   • 服务解耦(不同服务可以独立部署、扩展、重启)
   • 需要跨服务器或容器进行通信
   • 微服务架构需要独立伸缩
2. 使用函数调用：
   • 同一进程内部调用
   • 高性能场景,减少网络开销(如在同一后端服务的不同模块之间调用)

对于一个支持多模态的AI应用, 涉及ASR/LLM Reasoning/TTS, 各服务之间如果解藕, 可以灵活选择多种服务, 实现分流/降级等功能

2. 优化建议

1. 若必须使用 HTTP,可考虑:
   • gRPC 代替 REST,减少序列化开销,提高吞吐量
   • HTTP/2 连接复用,减少 TCP 连接开销
   • 缓存 以减少不必要的请求
2. 若服务间通信频繁,可以考虑:
   • 消息队列(Kafka, RabbitMQ) 处理异步任务
   • 共享数据库或缓存(Redis) 进行数据共享,减少不必要的请求

3. 事件驱动架构实现

将 TTS(Text-to-Speech)、ASR(Automatic Speech Recognition) 和 LLM(Large Language Model Reasoning) 服务进行分离,并且多实例运行

1. 解耦方式

1. 用户请求 发送到 API 网关.
2. API 网关 将请求 发送到消息队列(MQ)(如 Kafka).
3. ASR、TTS、LLM 分别监听消息队列,异步处理任务.
4. 任务完成后,将结果存入 数据库 / S3,并通过 WebSocket / Webhook 通知客户端.

2. 数据流

User Request → API Gateway → MQ (Kafka) → ASR Service → MQ → LLM Service → MQ → TTS Service → Return Response

3. 服务实现

1. ASR 服务(消费 MQ 并返回文本)

   // asr/index.ts
   import { Kafka } from "kafkajs";
   
   // 连接 Kafka
   const kafka = new Kafka({ brokers: ["kafka-broker:9092"] });
   const consumer = kafka.consumer({ groupId: "asr-group" });
   
   async function run() {
     await consumer.connect();
     await consumer.subscribe({ topic: "audio-to-text", fromBeginning: false });
   
     await consumer.run({
       eachMessage: async ({ message }) => {
         const audioData = message.value.toString();
         console.log("Processing ASR for:", audioData);
   
         // 处理音频识别
         const text = await processAudioToText(audioData);
   
         // 推送到下一个队列
         const producer = kafka.producer();
         await producer.connect();
         await producer.send({
           topic: "text-to-llm",
           messages: [{ value: JSON.stringify({ text }) }],
         });
         await producer.disconnect();
       },
     });
   }
   run();
   

2. LLM 服务(消费文本并返回 AI 响应)

   const consumer = kafka.consumer({ groupId: "llm-group" });
   
   async function run() {
     await consumer.connect();
     await consumer.subscribe({ topic: "text-to-llm", fromBeginning: false });
   
     await consumer.run({
       eachMessage: async ({ message }) => {
         const { text } = JSON.parse(message.value.toString());
         console.log("Processing LLM for:", text);
   
         // AI 生成回复
         const response = await generateAIResponse(text);
   
         // 推送到下一个队列
         const producer = kafka.producer();
         await producer.connect();
         await producer.send({
           topic: "llm-to-tts",
           messages: [{ value: JSON.stringify({ response }) }],
         });
         await producer.disconnect();
       },
     });
   }
   run();
   

3. TTS 服务(消费 AI 生成的文本并返回音频)

   const consumer = kafka.consumer({ groupId: "tts-group" });
   
   async function run() {
     await consumer.connect();
     await consumer.subscribe({ topic: "llm-to-tts", fromBeginning: false });
   
     await consumer.run({
       eachMessage: async ({ message }) => {
         const { response } = JSON.parse(message.value.toString());
         console.log("Processing TTS for:", response);
   
         // 生成语音
         const audio = await generateSpeech(response);
   
         // 存储到 S3,并返回 URL
         const audioUrl = await uploadToS3(audio);
   
         console.log("TTS Completed:", audioUrl);
       },
     });
   }
   run();
   

4. 汇总

1. TTS / ASR / LLM 服务分离,解耦架构
2. 使用消息队列(Kafka / RabbitMQ) 进行事件驱动
3. API Gateway 作为入口
4. 容器化部署(Docker + Kubernetes / AWS ECS)
5. 自动扩容(K8s HPA / AWS Auto Scaling)