Nginx反向代理服務流式輸出設置
1.問題場景
提問：為什么我部署的服務沒有流式響應
最近在重構原有的GPT項目時，遇到gpt回答速度很慢的現象。在使用流式輸出的接口時，接口響應速度居然還是達到了30s以上。
2.現象分析
分析現象我發現，雖然前端還是流式打印的結果，但是，好像是接口處理完了，再以流式返回到的前端。
3.解決過程記錄
起初
因為新的重構項目中用MASA 的minimalAPI代替了傳統的MVC。所以在接口實現上跟之前有所不同，在對Stream流的處理方式上也有不同。我以為是我處理的方式不對，為此，我的代碼做過多次改進。最終的接口如下：
/// <summary>
/// 聊天接口（gpt-4）返回流
/// </summary>
/// <param name="req"></param>
/// <returns></returns>
[Authorize]
[Produces("application/octet-stream")]
public async Task ChatCompletionStream(ChatReq req, CancellationToken cancellationToken = default)
{if (_httpContextAccessor.HttpContext?.Items["key"] != null){req.Key = _httpContextAccessor.HttpContext?.Items["key"]?.ToString();}_logger.Information($"ChatStream1開始時間：{DateTime.Now}，key【{req.Key}】");var userId = long.Parse(_httpContextAccessor.HttpContext.User.FindFirstValue(ClaimTypes.UserData));req.UserId = userId;req.IP = _httpContextAccessor.HttpContext?.Connection.RemoteIpAddress?.MapToIPv4().ToString();var response = _httpContextAccessor.HttpContext.Response;response.ContentType = "application/octet-stream";var enumerable = _chatService.ChatCompletionStream(req);await foreach (var item in enumerable){var bytes = Encoding.UTF8.GetBytes(JsonSerializer.Serialize(item, new JsonSerializerOptions(){Encoder = JavaScriptEncoder.Create(UnicodeRanges.All)}) + "\n");await response.BodyWriter.WriteAsync(bytes);}_logger.Information($"ChatStream1結束時間：{DateTime.Now}");
}
后來
在優化代碼后，本地速度提升明顯。但是在服務器上速度任然不理想。讓我懷疑，是不是代碼問題?難道是別的問題。
與此同時，昨天，我的搭檔同樣向我拋出了這個問題：“聊天的接口好慢”
我說出了兩種可能：1.代碼，是minimalAPI的鍋。2.網絡，我們的服務部署在自己的服務器上，然后通過內網映射，又通過反向代理調用的OpenAI的接口，網絡復雜，造成了速度慢。
最后發現問題
今天，我想到問題所在，我們的反向代理服務，是通過nginx做了反向代理的，之前我們解決過后端服務的nginx反向代理設置流式傳輸的問題。問題就在這里。對應的yarn服務的nginx配置同樣需要設置流式傳輸。
2.解決問題的方法
如果你使用 ngnix 反向代理，需要在配置文件中增加下列代碼：
\# 不緩存，支持流式輸出proxy_cache off; # 關閉緩存proxy_buffering off; # 關閉代理緩沖chunked_transfer_encoding on; # 開啟分塊傳輸編碼tcp_nopush on; # 開啟TCP NOPUSH選項，禁止Nagle算法tcp_nodelay on; # 開啟TCP NODELAY選項，禁止延遲ACK算法keepalive_timeout 300; # 設定keep-alive超時時間為65秒
3 什么是代理，如何使用？
由于 OpenAI 的 IP 限制，中國和其他一些國家/地區無法直接連接 OpenAI API，需要通過代理。你可以使用代理服務器（正向代理），或者已經設置好的 OpenAI API 反向代理。
- 正向代理例子：科學上網梯子。docker 部署的情況下，設置環境變量 HTTP_PROXY 為你的代理地址（例如：10.10.10.10:8002）。
- 反向代理例子：可以用別人搭建的代理地址，或者通過 Cloudflare 免費設置。設置項目環境變量 BASE_URL 為你的代理地址。
4.搭建反向代理服務
yarn 服務反向代理GPT部署方案：yarn 反向代理
閱讀如遇樣式問題，請前往個人博客瀏覽： https://www.raokun.top
擁抱ChatGPT：https://chat111.terramours.site
開源項目地址:https://github.com/raokun/YarpProject
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