Nginx反向代理服务流式输出设置
Nginx反向代理服务流式输出设置1.问题场景
提问：为什么我部署的服务没有流式响应
最近在重构原有的GPT项目时，遇到gpt回答速度很慢的现象。在使用流式输出的接口时，接口响应速度居然还是达到了30s以上。
2.现象分析
分析现象我发现，虽然前端还是流式打印的结果，但是，好像是接口处理完了，再以流式返回到的前端。
3.解决过程记录
起初
因为新的重构项目中用MASA 的minimalAPI代替了传统的MVC。所以在接口实现上跟之前有所不同，在对Stream流的处理方式上也有不同。我以为是我处理的方式不对，为此，我的代码做过多次改进。最终的接口如下：
/// <summary>
/// 聊天接口（gpt-4）返回流
/// </summary>
/// <param name="req"></param>
/// <returns></returns>
public async Task ChatCompletionStream(ChatReq req, CancellationToken cancellationToken = default)
{
if (_httpContextAccessor.HttpContext?.Items["key"] != null)
{
req.Key = _httpContextAccessor.HttpContext?.Items["key"]?.ToString();
}
_logger.Information($"ChatStream1开始时间：{DateTime.Now}，key【{req.Key}】");
var userId = long.Parse(_httpContextAccessor.HttpContext.User.FindFirstValue(ClaimTypes.UserData));
req.UserId = userId;
req.IP = _httpContextAccessor.HttpContext?.Connection.RemoteIpAddress?.MapToIPv4().ToString();
var response = _httpContextAccessor.HttpContext.Response;
response.ContentType = "application/octet-stream";
var enumerable = _chatService.ChatCompletionStream(req);
await foreach (var item in enumerable)
{
var bytes = Encoding.UTF8.GetBytes(JsonSerializer.Serialize(item, new JsonSerializerOptions()
{
Encoder = JavaScriptEncoder.Create(UnicodeRanges.All)
}) + "\n");
await response.BodyWriter.WriteAsync(bytes);
}
_logger.Information($"ChatStream1结束时间：{DateTime.Now}");
}后来
在优化代码后，本地速度提升明显。但是在服务器上速度任然不理想。让我怀疑，是不是代码问题?难道是别的问题。
与此同时，昨天，我的搭档同样向我抛出了这个问题：“聊天的接口好慢”
我说出了两种可能：1.代码，是minimalAPI的锅。2.网络，我们的服务部署在自己的服务器上，然后通过内网映射，又通过反向代理调用的OpenAI的接口，网络复杂，造成了速度慢。
最后发现问题
今天，我想到问题所在，我们的反向代理服务，是通过nginx做了反向代理的，之前我们解决过后端服务的nginx反向代理设置流式传输的问题。问题就在这里。对应的yarn服务的nginx配置同样需要设置流式传输。
2.解决问题的方法
如果你使用 ngnix 反向代理，需要在配置文件中增加下列代码：
\# 不缓存，支持流式输出
proxy_cache off;# 关闭缓存
proxy_buffering off;# 关闭代理缓冲
chunked_transfer_encoding on;# 开启分块传输编码
tcp_nopush on;# 开启TCP NOPUSH选项，禁止Nagle算法
tcp_nodelay on;# 开启TCP NODELAY选项，禁止延迟ACK算法
keepalive_timeout 300;# 设定keep-alive超时时间为65秒3 什么是代理，如何使用？
由于 OpenAI 的 IP 限制，中国和其他一些国家/地区无法直接连接 OpenAI API，需要通过代理。你可以使用代理服务器（正向代理），或者已经设置好的 OpenAI API 反向代理。
- 正向代理例子：梯子。docker 部署的情况下，设置环境变量 HTTP_PROXY 为你的代理地址（例如：10.10.10.10:8002）。
- 反向代理例子：可以用别人搭建的代理地址，或者通过 Cloudflare 免费设置。设置项目环境变量 BASE_URL 为你的代理地址。
4.搭建反向代理服务
yarn 服务反向代理GPT部署方案：yarn 反向代理
阅读如遇样式问题，请前往个人博客浏览： https://www.raokun.top
拥抱ChatGPT：https://chat111.terramours.site
开源项目地址:https://github.com/raokun/YarpProject
来源:https://www.cnblogs.com/raok/archive/2023/08/15/17631549.html
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