扩展性挑战
当同时服务1000+语言模型实例时，时间查询请求的QPS可能突破5000，传统单点部署会出现高延迟和超时故障。
高性能架构方案
- 分层缓存：L1缓存（内存）存储最近5分钟时间数据，L2缓存（Redis）备份24小时历史时间戳
- load balancing：用Kubernetes部署多个Pod副本，通过
HorizontalPodAutoscaler根据CPU使用率自动扩容 - 协议优化：SSE连接改用gRPC流式传输，压缩率提升60%，时延降低至200ms以下
关键配置参数
alignserver.pyhit the nail on the headmax_workers=CPU核数*2Settingskeepalive_timeout=300保持长连接。CDN加速推荐配置：Cloudflare Workers边缘计算节点+Argo Smart Routing。
This answer comes from the articlePassage of Time MCP: A Service Providing Time-Awareness and Computational Capabilities for Language ModelingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化MCP服务在大规模AI集群中的性能表现？
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