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2026/1/16 16:39:49
MyBatisPlus批量插入提升HunyuanOCR日志写入性能实践
在当前AI服务广泛落地的背景下，OCR作为连接物理世界与数字系统的桥梁，正被越来越多地集成到文档处理、金融风控、跨境翻译等关键业务流程中。腾讯推出的HunyuanOCR凭借其端到端建模能力和轻量化设计，在私有化部署场景中迅速获得开发者青睐。然而，随着调用量上升，一个看似不起眼的问题逐渐浮出水面：高频请求下的日志写入效率瓶颈。
尤其当QPS达到百级以上时，传统单条插入方式不仅拖慢数据库响应，还可能反向影响主推理链路的稳定性。更严重的是，一旦日志系统出现延迟或丢弃，后续的模型效果分析、异常追踪和计费审计都将失去依据——这显然不是我们希望看到的结果。
为解决这一矛盾，本文结合真实部署环境，深入探讨如何通过MyBatisPlus 批量插入机制实现对 HunyuanOCR 调用日志的高效持久化，并分享在工程实践中积累的关键优化经验。
从“一条一插”到“批量提交”：一次写入策略的重构
早期版本的日志模块采用最直接的方式：每次OCR请求完成后，立即执行一条INSERT INTO ocr_log (...) VALUES (...)语句。逻辑清晰，实现简单，但在高并发下暴露了三个致命弱点：
- 每次插入都涉及一次网络往返（RTT），加上事务开启与提交开销，平均耗时高达8~15ms；
- 数据库连接池快速耗尽，尤其是在短连接频繁创建的情况下；
- 主线程阻塞等待写入完成，导致整体吞吐下降。
这些问题的本质在于——我们将低频操作的设计模式套用于高频场景。而破局的关键，就是引入批处理思想。
MyBatisPlus 提供的saveBatch和insertBatchSomeColumn方法，正是为此类场景量身打造。它们底层基于 JDBC 的PreparedStatement.addBatch()+executeBatch()机制，将多个插入动作合并为一次批量执行，大幅减少资源争用。
更重要的是，MyBatisPlus 还封装了分段提交能力。例如设置batchSize = 500后，框架会自动将每500条记录作为一个子批次提交，避免一次性加载过多数据引发内存溢出（OOM）。
@Service public class OcrLogService { @Autowired private OcrLogMapper ocrLogMapper; public void saveOcrLogsBatch(List<OcrLog> logList) { if (CollectionUtils.isEmpty(logList)) return; boolean result = ocrLogMapper.insertBatchSomeColumn(logList, 500); if (!result) { throw new RuntimeException("批量插入 OCR 日志失败"); } } }这里使用的是insertBatchSomeColumn而非普通的saveBatch，原因在于前者仅插入非空字段，生成的 SQL 更短、执行更快，特别适合日志这种稀疏字段较多的场景。
同时，在 MySQL 驱动层面必须启用一项关键配置：
spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/ocr_db?rewriteBatchedStatements=true没有rewriteBatchedStatements=true，JDBC 批量插入仍然会被拆成多条独立语句发送给数据库；而开启后，驱动会将其重写为高效的多值插入形式：
INSERT INTO ocr_log (field1, field2) VALUES (?, ?), (?, ?), (?, ?), ...;实测表明，该配置可使批量写入性能再提升3~5倍。如果不加这个参数，等于“穿着拖鞋跑马拉松”。
HunyuanOCR 的轻量级架构为何更需要高效日志支撑？
很多人可能会问：既然 HunyuanOCR 是轻量化模型，运行在本地 GPU 上，为什么还要如此重视日志系统的性能？
答案是：越轻量的模型，越依赖周边系统的健壮性。
HunyuanOCR 的核心优势之一，就是在仅1B参数规模下实现了接近SOTA的效果，支持包括身份证识别、表格提取、多语言翻译在内的多种任务。它通过单一模型完成传统OCR中“检测+识别+结构化输出”的全流程，极大降低了部署复杂度。
启动也非常简单：
# 启动 Web 界面 bash 1-界面推理-pt.sh # 启动 API 服务（vLLM 加速） bash 2-API接口-vllm.sh这些脚本背后封装了 FastAPI 或 vLLM 构建的服务入口，对外暴露 RESTful 接口。用户只需发送图片 Base64 或 URL，即可在几十毫秒内获得结构化文本结果。
但正因为推理速度快、响应时间短，任何外部依赖的延迟都会被放大。如果日志写入耗时从几毫秒飙升到上百毫秒，就会直接拉高P99延迟，甚至触发客户端超时。
此外，由于该模型常用于企业内部系统集成，合规性和可追溯性要求极高。每一次调用的时间、来源IP、输入类型、返回状态都必须完整记录，用于后期审计与行为分析。
因此，日志模块不能只是“能用”，更要做到“快而不丢、稳而不卡”。
解耦、缓冲、异步：构建高可用日志流水线
为了兼顾性能与可靠性，我们在实际架构中引入了三层防护机制：
1. 内存队列缓冲突发流量
所有产生的日志先写入一个无锁线程安全队列（如ConcurrentLinkedQueue），而不是立刻提交数据库。这样即使下游短暂抖动，也不会阻塞主线程。
private final Queue<OcrLog> logBuffer = new ConcurrentLinkedQueue<>();2. 定时批量拉取+异步刷盘
通过@Scheduled定时任务或独立消费者线程，每隔固定时间（如每秒）从队列中取出一批日志进行批量写入。
@Async @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW) public void asyncSaveLogs(List<OcrLog> logs) { try { ocrLogMapper.insertBatchSomeColumn(logs, 500); } catch (Exception e) { log.error("异步写入 OCR 日志失败", e); // 触发降级：写入本地文件暂存 fallbackToFile(logs); } }使用@Async将日志写入移出主调用栈，确保不影响OCR推理性能；REQUIRES_NEW保证日志事务独立，失败不影响业务主流程。
3. 失败降级与补录机制
极端情况下，若数据库完全不可用，我们会将未成功写入的日志序列化后落盘至本地文件，待恢复后再批量补录。虽然增加了运维成本，但保障了数据完整性。
这套“缓存 → 异步批处理 → 故障降级”的组合拳，使得系统在面对瞬时高峰时具备良好的弹性。
性能对比：从每秒百条到万级吞吐
我们搭建了一个模拟测试环境，对比不同写入策略的表现：
| 写入方式 | 平均延迟（单次） | QPS（持续负载） | 连接占用 | 是否影响主流程 |
|---|---|---|---|---|
| 单条同步插入 | 12 ms | ~80 | 高 | 是 |
| 批量同步插入（batch=500） | 1.8 ms | ~550 | 中 | 轻微 |
| 异步批量插入（batch=500） | <0.5 ms（非阻塞） | >900 | 低 | 否 |
可以看到，仅通过批量化改造，写入效率就提升了近7倍；再加上异步解耦，最终实现了对主流程零干扰的目标。
更重要的是，数据库的 I/O 压力显著下降。原本每秒上百次的小事务，变成了每秒一两次的大批量提交，极大地缓解了 InnoDB 的 redo log 刷盘压力和锁竞争问题。
工程建议：那些踩过的坑和总结的经验
在真实项目落地过程中，我们也遇到过不少“意料之外”的问题，以下是几点值得参考的实践建议：
✅ 合理选择 batch size
- 太小（如100）：无法充分发挥批量优势；
- 太大（如5000）：可能导致单次执行时间过长，触发数据库 wait_timeout 或应用层超时；
- 推荐值：300~500，根据网络质量和数据大小微调。
✅ 建立索引前先评估查询模式
不要盲目在所有字段上建索引。对于日志表，最常见的查询是“按时间段筛选”，因此应在create_time字段建立 B+ 树索引。其他如client_ip、request_type可视需求添加复合索引。
✅ 使用分区表应对长期存储
如果日志保留周期超过一个月，强烈建议按天或按月进行范围分区（RANGE Partitioning）。例如：
CREATE TABLE ocr_log ( id BIGINT AUTO_INCREMENT, create_time DATETIME NOT NULL, ... ) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) ( PARTITION p20250301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-03-02')), PARTITION p20250302 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-03-03')), ... );这不仅能加快历史数据清理（直接DROP PARTITION），还能提升查询性能——MySQL 可以自动裁剪无关分区。
✅ 分离线程池，防止资源抢占
Spring 默认的@Async使用公共线程池，若日志写入耗时较长，可能挤占其他异步任务资源。建议单独配置线程池：
@Configuration @EnableAsync public class AsyncConfig { @Bean("logTaskExecutor") public Executor logTaskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(2); executor.setMaxPoolSize(4); executor.setQueueCapacity(1000); executor.setThreadNamePrefix("ocr-log-async-"); executor.initialize(); return executor; } }然后指定使用该线程池：
@Async("logTaskExecutor") public void asyncSaveLogs(List<OcrLog> logs) { ... }结语：让AI服务既聪明又稳健
HunyuanOCR 的价值不仅体现在识别精度上，更在于它能让中小企业以极低成本接入先进AI能力。而要真正发挥其潜力，就必须配套一套高效、可靠的基础支撑体系。
日志虽小，却是系统可观测性的基石。一次成功的批量插入优化，不只是把写入速度提高了几倍，更是为整个服务建立了性能冗余和容错空间。
未来，随着业务进一步扩展，我们可以考虑将当前“数据库直写”模式升级为“Kafka + Flink 流处理”架构，实现真正的削峰填谷与实时监控告警。也可以利用 HunyuanOCR 自身的字段抽取能力，对日志内容做智能分类，比如自动识别敏感信息并打标。
技术演进永无止境，但核心理念始终不变：让计算专注推理，让存储安心承载。