为规模化配置 LangSmith

本页的规模化指导及示例配置适用于 LangSmith 版本 v0.13.0 或更高。

自托管的 LangSmith 实例可以处理大量的追踪记录和用户。自托管部署的默认配置已能承受相当大的负载，您还可以配置您的部署以实现更高的规模。本页描述了规模化考量因素，并提供了一些示例来帮助配置您的自托管实例。关于示例配置，请参阅规模化 LangSmith 示例配置。

概述

下表概述了针对不同负载模式（读取/写入）的 LangSmith 配置对比：

	低读取/低写入	低读取/高写入	高读取/低写入	中读取/中写入	高读取/高写入
	5	5	50	20	50
	10	1000	10	100	1000
前端副本数 (每副本 500m CPU, 1Gi)	1 (默认)	4	2	2	4
平台后端副本数 (每副本 1 CPU, 2Gi)	3 (默认)	20	3 (默认)	3 (默认)	20
接收队列副本数 (每副本 1 CPU, 2Gi)	3 (默认)	24	3 (默认)	6	24
后端副本数 (每副本 1 CPU, 2Gi)	2 (默认)	5	40	16	50
Redis 资源	8 Gi (默认)	26 Gi 外部	8 Gi (默认)	13Gi 外部	26 Gi 外部
ClickHouse 资源	4 CPU 16 Gi (默认)	10 CPU 32Gi 内存	8 CPU 每副本 16 Gi	16 CPU 24Gi 内存	14 CPU 每副本 24 Gi
ClickHouse 设置	单实例	单实例	3节点	单实例	3节点
	2 CPU 8 GB 内存 10 GB 存储 (外部)	2 CPU 8 GB 内存 10 GB 存储 (外部)	2 CPU 8 GB 内存 10 GB 存储 (外部)	2 CPU 8 GB 内存 10 GB 存储 (外部)	2 CPU 8 GB 内存 10 GB 存储 (外部)
Blob 存储	禁用	启用	启用	启用	启用

下面我们将更详细地介绍读取和写入路径，并为您的自托管 LangSmith 实例提供一个 values.yaml 片段作为起点。

追踪记录接收（写入路径）

对写入路径产生负载的常见用法：

通过 Python 或 JavaScript LangSmith SDK 接收追踪记录
通过 @traceable 包装器接收追踪记录
通过 /runs/multipart 端点提交追踪记录

在追踪记录接收中起主要作用的服务：

平台后端服务：接收接收追踪记录的初始请求，并将追踪记录放入 Redis 队列
Redis 缓存：用于队列化需要持久化的追踪记录
接收队列服务：持久化追踪记录以供查询
ClickHouse：用于存储追踪记录的持久化存储

在扩展写入路径（追踪记录接收）时，监控上述四个服务/资源会很有帮助。以下是一些通常有助于提高追踪记录接收性能的调整：

如果 ClickHouse 接近资源限制，请为其分配更多资源（CPU 和内存）。
如果接收请求响应时间过长，请增加平台后端 Pod 的数量。
如果追踪记录从 Redis 处理得不够快，请增加接收队列服务 Pod 的副本数。
如果发现当前 Redis 实例达到资源限制，请使用更大的 Redis 缓存。这也可能是接收请求耗时较长的原因。

追踪记录查询（读取路径）

对读取路径产生负载的常见用法：

用户在前端查看追踪项目或单个追踪记录
用于查询追踪信息的脚本
访问 /runs/query 或 /runs/<run-id> API 端点

在查询追踪记录中起主要作用的服务：

后端服务：接收请求并向 ClickHouse 提交查询，然后响应请求
ClickHouse：追踪记录的持久化存储。这是请求追踪信息时查询的主要数据库。

在扩展读取路径（追踪记录查询）时，监控上述两个服务/资源会很有帮助。以下是一些通常有助于提高追踪记录查询性能的调整：

增加后端服务 Pod 的数量。如果后端服务 Pod 的 CPU 使用率达到 1 核，这将产生最大影响。
为 ClickHouse 分配更多资源（CPU 或内存）。ClickHouse 可能非常消耗资源，但这应该会带来更好的性能。
迁移到复制的 ClickHouse 集群。添加 ClickHouse 副本有助于提高读取性能，但我们建议副本数保持在 5 个以下（从 3 个开始）。

关于如何将其转换为 Helm chart 值的更精确指导，请参考以下章节中的示例。如果不确定您的 LangSmith 实例为何无法处理特定负载模式，请联系 LangChain 团队。

LangSmith 队列的 KEDA 自动扩缩容

在 LangSmith v0.13.0 及更高版本中可用。

我们强烈建议在您的集群上安装 KEDA（Kubernetes 事件驱动自动扩缩容）。KEDA 使 queue 和 ingest-queue 服务能够基于其队列积压大小以及 CPU 和内存自动扩缩容。这可以实现更高效的资源利用和更好地处理流量峰值。

安装 KEDA

helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace

配置 KEDA 自动扩缩容

安装 KEDA 后，您可以在 values.yaml 中为 queue 和 ingest-queue 服务启用基于 KEDA 的自动扩缩容：

queue:
  autoscaling:
    keda:
      enabled: true

ingestQueue:
  autoscaling:
    keda:
      enabled: true

启用 KEDA 后，队列服务将在其积压增长时自动扩容，并在积压处理完毕后自动缩容。这对于处理可变的追踪记录接收负载而无需过度配置资源特别有用。

您也可以为其他服务（backend、platformBackend 等）启用 KEDA，但它们仍将仅基于 CPU 和内存进行扩缩容。

规模化 LangSmith 示例配置

下面我们根据预期的读取和写入负载提供一些 LangSmith 示例配置。对于读取负载（追踪记录查询）：

低：大约 5 个用户同时查看追踪记录（约每秒 10 个请求）
中：大约 20 个用户同时查看追踪记录（约每秒 40 个请求）
高：大约 50 个用户同时查看追踪记录（约每秒 100 个请求）

对于写入负载（追踪记录接收）：

低：每秒最多提交 10 条追踪记录
中：每秒最多提交 100 条追踪记录
高：每秒最多提交 1000 条追踪记录

确切的最佳配置取决于您的使用情况和追踪记录负载。请结合上述信息及您的具体使用情况，使用下面的示例来更新您的 LangSmith 配置。如有任何疑问，请联系 LangChain 团队。

低读取，低写入

默认的 LangSmith 配置将处理此负载。此处无需自定义资源配置。

低读取，高写入

您有非常高的追踪记录接收规模，但前端同时查询追踪记录的用户数为个位数。为此，我们建议如下配置：

config:
  blobStorage:
    # 请同时设置其他键以连接到您的 blob 存储。请参阅配置部分。
    enabled: true
  settings:
    redisRunsExpirySeconds: "3600"
# ttl:
#   enabled: true
#   ttl_period_seconds:
#     longlived: "7776000"  # 90 天（默认为 400 天）
#     shortlived: "604800"  # 7 天（默认为 14 天）

frontend:
  deployment:
    replicas: 4 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 2
#     maxReplicas: 4

platformBackend:
  deployment:
    replicas: 20 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 8
#     maxReplicas: 20

ingestQueue:
  deployment:
    replicas: 24 # 或者启用下面的 KEDA 自动扩缩容
# autoscaling:
#   keda:
#     enabled: true
#     minReplicaCount: 8
#     maxReplicaCount: 24

backend:
  deployment:
    replicas: 5 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 3
#     maxReplicas: 5

## 确保您的 Redis 缓存至少为 26 GB，以支持高写入规模
redis:
  external:
    enabled: true
    existingSecretName: langsmith-redis-secret # 设置您外部 Redis 实例的连接 URL（26+ GB）

clickhouse:
  statefulSet:
    persistence:
      # 这可能取决于您配置的 TTL（请参阅配置部分）。
      # 如果持续以此规模运行，我们建议为每个短期 TTL 天配置 600Gi。
      size: 4200Gi # 此配置假设 TTL 为 7 天，且持续以此规模运行。
    resources:
      requests:
        cpu: "10"
        memory: "32Gi"
      limits:
        cpu: "16"
        memory: "48Gi"

commonEnv:
  - name: "CLICKHOUSE_ASYNC_INSERT_WAIT_PCT_FLOAT"
    value: "0"

高读取，低写入

您的追踪记录接收规模相对较低，但有许多前端用户查询追踪记录和/或频繁访问 /runs/query 或 /runs/<run-id> 端点的脚本。 为此，我们强烈建议设置一个复制的 ClickHouse 集群，以在低延迟下实现高读取规模。 请参阅我们的外部 ClickHouse 文档，了解如何设置复制 ClickHouse 集群的更多指导。对于此负载模式，我们建议使用 3 节点复制设置，其中集群中的每个副本应具有 8+ 核心和 16+ GB 内存的资源请求，以及 12 核心和 32 GB 内存的资源限制。为此，我们建议如下配置：

config:
  blobStorage:
    # 请同时设置其他键以连接到您的 blob 存储。请参阅配置部分。
    enabled: true

frontend:
  deployment:
    replicas: 2

ingestQueue:
  deployment:
    replicas: 3 # 或者启用下面的 KEDA 自动扩缩容
# autoscaling:
#   keda:
#     enabled: true
#     minReplicaCount: 2
#     maxReplicaCount: 3

backend:
  deployment:
    replicas: 40 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 16
#     maxReplicas: 40

# 我们强烈建议为此负载设置一个复制的 clickhouse 集群。
# 根据需要更新这些值以连接到您的复制 clickhouse 集群。
clickhouse:
  external:
    # 如果使用 3 节点复制设置，集群中的每个副本应具有 8+ 核心和 16+ GB 内存的资源请求，以及 12 核心和 32 GB 内存的资源限制。
    enabled: true
    host: langsmith-ch-clickhouse-replicated.default.svc.cluster.local
    port: "8123"
    nativePort: "9000"
    user: "default"
    password: "password"
    database: "default"
    cluster: "replicated"

中读取，中写入

这是一个很好的通用配置，应该能够处理 LangSmith 的大多数使用模式。在内部测试中，此配置使我们能够扩展到每秒接收 100 条追踪记录和每秒 40 个读取请求。为此，我们建议如下配置：

config:
  blobStorage:
    # 请同时设置其他键以连接到您的 blob 存储。请参阅配置部分。
    enabled: true
  settings:
    redisRunsExpirySeconds: "3600"

frontend:
  deployment:
    replicas: 2

ingestQueue:
  deployment:
    replicas: 6 # 或者启用下面的 KEDA 自动扩缩容
# autoscaling:
#   keda:
#     enabled: true
#     minReplicaCount: 3
#     maxReplicaCount: 6

backend:
  deployment:
    replicas: 16 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 8
#     maxReplicas: 16

redis:
  statefulSet:
    resources:
      requests:
        memory: 13Gi
      limits:
        memory: 13Gi

  # -- 对于外部 redis，请使用类似下面的配置 --
  # external:
  #   enabled: true
  #   connectionUrl: "<URL>" 或 existingSecretName: "<SECRET-NAME>"

clickhouse:
  statefulSet:
    persistence:
      # 这可能取决于您配置的 TTL。
      # 如果持续以此规模运行，我们建议为每个短期 TTL 天配置 60Gi。
      size: 420Gi # 此配置假设 TTL 为 7 天，且持续以此规模运行。
    resources:
      requests:
        cpu: "16"
        memory: "24Gi"
      limits:
        cpu: "28"
        memory: "40Gi"

commonEnv:
  - name: "CLICKHOUSE_ASYNC_INSERT_WAIT_PCT_FLOAT"
    value: "0"

如果使用上述配置后仍发现读取缓慢，我们建议迁移到复制的 Clickhouse 集群设置。

高读取，高写入

您的追踪记录接收速率非常高（接近每秒提交 1000 条追踪记录），并且还有许多用户在前端查询追踪记录（超过 50 个用户）和/或持续向 /runs/query 或 /runs/<run-id> 端点发出请求的脚本。 为此，我们非常强烈建议设置一个复制的 ClickHouse 集群，以防止在高写入规模下读取性能下降。 请参阅我们的外部 ClickHouse 文档，了解如何设置复制 ClickHouse 集群的更多指导。对于此负载模式，我们建议使用 3 节点复制设置，其中集群中的每个副本应具有 14+ 核心和 24+ GB 内存的资源请求，以及 20 核心和 48 GB 内存的资源限制。我们还建议 ClickHouse 的每个节点/实例为您启用的每个 TTL 天配置 600 Gi 的卷存储（如下方配置所示）。总体而言，我们建议如下配置：

config:
  blobStorage:
    # 请同时设置其他键以连接到您的 blob 存储。请参阅配置部分。
    enabled: true
  settings:
    redisRunsExpirySeconds: "3600"
# ttl:
#   enabled: true
#   ttl_period_seconds:
#     longlived: "7776000"  # 90 天（默认为 400 天）
#     shortlived: "604800"  # 7 天（默认为 14 天）

frontend:
  deployment:
    replicas: 4 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 2
#     maxReplicas: 4

platformBackend:
  deployment:
    replicas: 20 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 8
#     maxReplicas: 20

ingestQueue:
  deployment:
    replicas: 24 # 或者启用下面的 KEDA 自动扩缩容
# autoscaling:
#   keda:
#     enabled: true
#     minReplicaCount: 8
#     maxReplicaCount: 24

backend:
  deployment:
    replicas: 50 # 或者启用下面的自动扩缩容
# autoscaling:
#   hpa:
#     enabled: true
#     minReplicas: 20
#     maxReplicas: 50

## 确保您的 Redis 缓存至少为 26 GB，以支持高写入规模
redis:
  external:
    enabled: true
    existingSecretName: langsmith-redis-secret # 设置您外部 Redis 实例的连接 URL（26+ GB）

# 我们强烈建议为此负载设置一个复制的 clickhouse 集群。
# 根据需要更新这些值以连接到您的复制 clickhouse 集群。
clickhouse:
  external:
    # 如果使用 3 节点复制设置，集群中的每个副本应具有 14+ 核心和 24+ GB 内存的资源请求，以及 20 核心和 48 GB 内存的资源限制。
    enabled: true
    host: langsmith-ch-clickhouse-replicated.default.svc.cluster.local
    port: "8123"
    nativePort: "9000"
    user: "default"
    password: "password"
    database: "default"
    cluster: "replicated"

commonEnv:
  - name: "CLICKHOUSE_ASYNC_INSERT_WAIT_PCT_FLOAT"
    value: "0"

确保 Kubernetes 集群配置了足够的资源以扩展到推荐的大小。部署后，Kubernetes 集群中的所有 Pod 都应处于 Running 状态。卡在 Pending 状态的 Pod 可能表明您已达到节点池限制或需要更大的节点。同时，确保集群上部署的任何入口控制器能够处理所需的负载，以防止瓶颈。

Edit this page on GitHub or file an issue.

Connect these docs to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.

Overview

Hybrid

Self-hosted

概述

追踪记录接收（写入路径）

追踪记录查询（读取路径）

LangSmith 队列的 KEDA 自动扩缩容

安装 KEDA

配置 KEDA 自动扩缩容

规模化 LangSmith 示例配置

低读取，低写入

低读取，高写入

高读取，低写入

中读取，中写入

高读取，高写入

Overview

Hybrid

Self-hosted

​概述

​追踪记录接收（写入路径）

​追踪记录查询（读取路径）

​LangSmith 队列的 KEDA 自动扩缩容

​安装 KEDA

​配置 KEDA 自动扩缩容

​规模化 LangSmith 示例配置

​低读取，低写入

​低读取，高写入

​高读取，低写入

​中读取，中写入

​高读取，高写入

概述

追踪记录接收（写入路径）

追踪记录查询（读取路径）

LangSmith 队列的 KEDA 自动扩缩容

安装 KEDA

配置 KEDA 自动扩缩容

规模化 LangSmith 示例配置

低读取，低写入

低读取，高写入

高读取，低写入

中读取，中写入

高读取，高写入