docs: Add comprehensive documentation for KnowledgeService concurrent processing mechanism

- Created detailed technical documentation explaining the KnowledgeService's task queue and workload management
- Added JSDoc comment to KnowledgeService.ts to provide high-level overview
- Documented key aspects of concurrent task processing, including workload evaluation, task state management, and resource optimization strategies
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kangfenmao 2025-03-02 20:36:13 +08:00
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我来详细介绍 KnowledgeService 中控制并发处理的项目数量和工作负载的部分。
## 并发控制与工作负载管理机制
KnowledgeService 实现了一个精细的任务队列系统,用于控制并发处理的项目数量和工作负载。这个系统主要通过以下几个关键部分实现:
### 1. 关键变量和限制
```typescript
private workload = 0
private processingItemCount = 0
private knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise: Map<LoaderTaskOfSet, () => void> = new Map()
private static MAXIMUM_WORKLOAD = 1024 * 1024 * 80 // 约80MB
private static MAXIMUM_PROCESSING_ITEM_COUNT = 30
```
- `workload`: 跟踪当前正在处理的总工作量(以字节为单位)
- `processingItemCount`: 跟踪当前正在处理的项目数量
- `MAXIMUM_WORKLOAD`: 设置最大工作负载为80MB
- `MAXIMUM_PROCESSING_ITEM_COUNT`: 设置最大并发处理项目数为30个
### 2. 工作负载评估
每个任务都有一个评估工作负载的机制,通过 `evaluateTaskWorkload` 属性来表示:
```typescript
interface EvaluateTaskWorkload {
workload: number
}
```
不同类型的任务有不同的工作负载评估方式:
- 文件任务:使用文件大小作为工作负载 `{ workload: file.size }`
- URL任务使用固定值 `{ workload: 1024 * 1024 * 2 }` (约2MB)
- 网站地图任务:使用固定值 `{ workload: 1024 * 1024 * 20 }` (约20MB)
- 笔记任务:使用文本内容的字节长度 `{ workload: contentBytes.length }`
### 3. 任务状态管理
任务通过状态枚举来跟踪其生命周期:
```typescript
enum LoaderTaskItemState {
PENDING, // 等待处理
PROCESSING, // 正在处理
DONE // 已完成
}
```
### 4. 任务队列处理核心逻辑
核心的队列处理逻辑在 `processingQueueHandle` 方法中:
```typescript
private processingQueueHandle() {
const getSubtasksUntilMaximumLoad = (): QueueTaskItem[] => {
const queueTaskList: QueueTaskItem[] = []
that: for (const [task, resolve] of this.knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise) {
for (const item of task.loaderTasks) {
if (this.maximumLoad()) {
break that
}
const { state, task: taskPromise, evaluateTaskWorkload } = item
if (state !== LoaderTaskItemState.PENDING) {
continue
}
const { workload } = evaluateTaskWorkload
this.workload += workload
this.processingItemCount += 1
item.state = LoaderTaskItemState.PROCESSING
queueTaskList.push({
taskPromise: () =>
taskPromise().then(() => {
this.workload -= workload
this.processingItemCount -= 1
task.loaderTasks.delete(item)
if (task.loaderTasks.size === 0) {
this.knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise.delete(task)
resolve()
}
this.processingQueueHandle()
}),
resolve: () => {},
evaluateTaskWorkload
})
}
}
return queueTaskList
}
const subTasks = getSubtasksUntilMaximumLoad()
if (subTasks.length > 0) {
const subTaskPromises = subTasks.map(({ taskPromise }) => taskPromise())
Promise.all(subTaskPromises).then(() => {
subTasks.forEach(({ resolve }) => resolve())
})
}
}
```
这个方法的工作流程是:
1. 遍历所有待处理的任务集合
2. 对于每个任务集合中的每个子任务:
- 检查是否已达到最大负载(通过 `maximumLoad()` 方法)
- 如果任务状态为 PENDING
- 增加当前工作负载和处理项目计数
- 将任务状态更新为 PROCESSING
- 将任务添加到待执行队列
3. 执行所有收集到的子任务
4. 当子任务完成时:
- 减少工作负载和处理项目计数
- 从任务集合中移除已完成的任务
- 如果任务集合为空,则解析相应的 Promise
- 递归调用 `processingQueueHandle()` 以处理更多任务
### 5. 负载检查
```typescript
private maximumLoad() {
return (
this.processingItemCount >= KnowledgeService.MAXIMUM_PROCESSING_ITEM_COUNT ||
this.workload >= KnowledgeService.MAXIMUM_WORKLOAD
)
}
```
这个方法检查当前是否已达到最大负载,通过两个条件:
- 处理项目数量达到上限30个
- 总工作负载达到上限80MB
### 6. 任务添加与执行流程
当添加新任务时,流程如下:
1. 创建任务(根据类型不同创建不同的任务)
2. 通过 `appendProcessingQueue` 将任务添加到队列
3. 调用 `processingQueueHandle` 开始处理队列中的任务
```typescript
private appendProcessingQueue(task: LoaderTask): Promise<LoaderReturn> {
return new Promise((resolve) => {
this.knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise.set(loaderTaskIntoOfSet(task), () => {
resolve(task.loaderDoneReturn!)
})
})
}
```
## 并发控制的优势
这种并发控制机制有几个重要优势:
1. **资源使用优化**:通过限制同时处理的项目数量和总工作负载,避免系统资源过度使用
2. **自动调节**:当任务完成时,会自动从队列中获取新任务,保持资源的高效利用
3. **灵活性**:不同类型的任务有不同的工作负载评估,更准确地反映实际资源需求
4. **可靠性**通过状态管理和Promise解析机制确保任务正确完成并通知调用者
## 实际应用场景
这种并发控制在处理大量数据时特别有用,例如:
- 导入大型目录时,可能包含数百个文件
- 处理大型网站地图可能包含大量URL
- 处理多个用户同时添加知识库项目的请求
通过这种机制,系统可以平滑地处理大量请求,避免资源耗尽,同时保持良好的响应性。
总结来说KnowledgeService 实现了一个复杂而高效的任务队列系统,通过精确控制并发处理的项目数量和工作负载,确保系统在处理大量数据时保持稳定和高效。

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/**
* Knowledge Service - Manages knowledge bases using RAG (Retrieval-Augmented Generation)
*
* This service handles creation, management, and querying of knowledge bases from various sources
* including files, directories, URLs, sitemaps, and notes.
*
* Features:
* - Concurrent task processing with workload management
* - Multiple data source support
* - Vector database integration
*
* For detailed documentation, see:
* @see {@link ../../../docs/technical/KnowledgeService.md}
*/
import * as fs from 'node:fs'
import path from 'node:path'