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MyBatisPlus自定义SQL查询HunyuanOCR识别耗时统计

在智能文档处理系统日益普及的今天，一个看似简单的问题却常常困扰开发者：这次OCR识别到底花了多久？

这个问题背后，其实是企业对AI服务可观测性的迫切需求。我们不再满足于“能识别”，而是要清楚地知道“什么时候识别的、用了多长时间、成功率如何”。尤其是在批量处理合同、票据或证件的场景中，一次异常的长延迟可能意味着用户体验的崩塌。

本文不讲大而全的监控体系，也不引入Flink或ELK这类重型组件，而是聚焦一个轻量但实用的技术组合——用MyBatisPlus的自定义SQL能力，精准统计腾讯HunyuanOCR模型的识别耗时。这套方案已在多个实际项目中落地，帮助团队建立起第一道性能基线防线。

为什么是 HunyyanOCR？

传统OCR系统通常由检测+识别两个独立模型串联而成，有些甚至还要加上后处理规则引擎。这种架构虽然灵活，但也带来了推理链路过长、部署复杂、维护成本高等问题。

而近年来兴起的端到端多模态OCR模型正在改变这一局面。其中，腾讯推出的HunyuanOCR是一个值得关注的代表作。它基于混元大模型技术，将文字定位、内容识别和结构化输出统一在一个轻量化网络中，仅用1B参数就实现了多项SOTA表现。

更关键的是，它的部署门槛极低——单张NVIDIA 4090D显卡即可流畅运行，支持PyTorch原生和vLLM加速两种模式，并提供API与Web界面双入口访问。这意味着无论是嵌入现有系统还是快速原型验证，都能迅速上手。

不过，再快的模型如果没有配套的监控手段，也容易变成“黑盒”。特别是在高并发调用下，我们很难凭直觉判断系统是否健康。这时候，就需要把每一次请求的时间消耗记录下来，形成可分析的数据资产。

耗时从哪里来？数据建模是第一步

要统计耗时，首先要明确“开始”和“结束”的定义。我们的做法是在业务层埋点：

• 开始时间（start_time）：客户端发起OCR请求时，生成任务记录并写入数据库；
• 结束时间（end_time）：收到HunyuanOCR返回结果后，更新该记录的状态与完成时间；
• 耗时计算：通过数据库函数TIMESTAMPDIFF(MICROSECOND, start_time, end_time) / 1000得出毫秒级精度的结果。

对应的MySQL表结构如下：

CREATE TABLE ocr_task ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, task_id VARCHAR(64) NOT NULL UNIQUE, image_path VARCHAR(255), status TINYINT COMMENT '0: pending, 1: success, 2: failed', start_time DATETIME NOT NULL, end_time DATETIME, duration_ms INT COMMENT '识别耗时（毫秒）', create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, update_time DATETIME ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP );

这里有几个细节值得注意：

• 使用DATETIME而非TIMESTAMP，避免时区转换带来的混乱；
• duration_ms字段虽然是冗余的，但可以作为缓存字段提升查询效率；
• 对start_time,status,task_id建立联合索引，确保按时间范围查询时走索引扫描。

有人可能会问：“为什么不直接在应用层计算耗时？”
答案是：时钟偏差不可忽视。不同服务器之间可能存在几十毫秒的时间漂移，尤其在分布式环境下。而在数据库层面统一计算，能保证所有记录都使用同一时钟源，数据更具一致性。

自定义SQL怎么写？MyBatisPlus的灵活性在这里体现

MyBatisPlus大家都知道用来做CRUD增强，但它对原生SQL的支持其实非常强大。我们正是利用@Select注解，在Mapper接口中嵌入复杂的聚合查询语句。

实体类映射

先定义Java实体类，保持与数据库字段一致：

@Data @TableName("ocr_task") public class OcrTask { private Long id; private String taskId; private String imagePath; private Integer status; private LocalDateTime startTime; private LocalDateTime endTime; private Integer durationMs; private LocalDateTime createTime; private LocalDateTime updateTime; }

编写自定义查询方法

接下来在Mapper中编写几个核心统计逻辑：

@Mapper public interface OcrTaskMapper extends BaseMapper<OcrTask> { /** * 查询指定时间范围内成功任务的平均识别耗时（毫秒） */ @Select("SELECT AVG(TIMESTAMPDIFF(MICROSECOND, start_time, end_time) / 1000) " + "FROM ocr_task " + "WHERE start_time BETWEEN #{start} AND #{end} " + " AND status = 1 " + " AND end_time IS NOT NULL") Double selectAvgDuration(@Param("start") LocalDateTime start, @Param("end") LocalDateTime end); /** * 查询最近N次成功任务中的最大耗时 */ @Select("SELECT MAX(TIMESTAMPDIFF(MICROSECOND, start_time, end_time) / 1000) " + "FROM ocr_task " + "WHERE status = 1 AND end_time IS NOT NULL " + "ORDER BY start_time DESC LIMIT #{limit}") Integer selectMaxRecentDuration(@Param("limit") int limit); /** * 按状态统计任务数量 */ @Select("SELECT status, COUNT(*) AS count FROM ocr_task GROUP BY status") List<Map<String, Object>> selectStatusCount(); }

可以看到，这些SQL并没有脱离MyBatisPlus的安全框架：

• 所有参数均通过@Param注入，防止SQL注入；
• 即使是原生SQL，也能享受自动分页、条件构造器等周边功能；
• 返回类型可根据需要灵活设置为基本类型、Map或实体集合。

比如上面的selectStatusCount()方法返回的是List<Map<String, Object>>，非常适合前端图表直接消费。你可以轻松将其转化为饼图数据：

[ {"status": 0, "count": 12}, {"status": 1, "count": 893}, {"status": 2, "count": 5} ]

如何使用？封装成服务更易复用

为了让统计逻辑更容易被调用，我们在Service层进行封装：

@Service public class OcrMonitorService { @Autowired private OcrTaskMapper ocrTaskMapper; public void printPerformanceReport(LocalDateTime start, LocalDateTime end) { Double avgDur = ocrTaskMapper.selectAvgDuration(start, end); Integer maxDur = ocrTaskMapper.selectMaxRecentDuration(100); System.out.printf("【性能报告】%s 至 %s\n", start, end); System.out.printf("→ 平均识别耗时：%.2f ms\n", avgDur != null ? avgDur : 0); System.out.printf("→ 最近100次最大耗时：%s ms\n", maxDur != null ? maxDur : "N/A"); List<Map<String, Object>> counts = ocrTaskMapper.selectStatusCount(); counts.forEach(map -> { Integer status = (Integer) map.get("status"); Long count = ((BigInteger) map.get("count")).longValue(); String desc = status == 0 ? "待处理" : (status == 1 ? "成功" : "失败"); System.out.printf("→ [%s]: %d 条\n", desc, count); }); } }

这个方法可以被定时任务每日凌晨触发，生成日报；也可以暴露给管理后台，供运维人员手动查看实时指标。

更重要的是，它为后续扩展留足了空间。例如：

• 加入P95/P99耗时统计；
• 按用户、文件类型、图像尺寸等维度做分组分析；
• 当最大耗时超过阈值时自动发送告警邮件。

整体架构与工作流程

整个系统的协作关系可以用一张简图表示：

+------------------+ +---------------------+ | 客户端请求 | ----> | HunyuanOCR Web/API | +------------------+ +----------+----------+ | v +------------+-------------+ | Spring Boot + MyBatisPlus | | 数据库：MySQL | +------------+-------------+ | v +-----------+-----------+ | Prometheus + Grafana | | （可选：监控可视化） | +-----------------------+

典型的工作流如下：

1. 用户上传图片 → 触发 OCR 请求；
2. 系统生成唯一task_id，插入ocr_task表，记录start_time；
3. 调用本地或远程部署的 HunyuanOCR 接口；
4. 收到响应后，更新end_time和status，触发耗时计算；
5. 后续通过自定义SQL查询历史数据，生成报表或接入可视化平台。

这套流程看似简单，却解决了几个长期存在的痛点：

• 缺乏性能基线：过去只能模糊地说“差不多一秒内完成”，现在可以精确回答“过去一小时平均耗时387ms”；
• 难以定位瓶颈：如果发现某段时间整体变慢，可以通过最大耗时分布判断是普遍性延迟还是个别异常任务拖累；
• 运维决策无据可依：有了真实数据支撑，资源扩容、模型替换、SLA承诺才不再是拍脑袋决定；
• 商业化计费困难：未来若要推出按调用量收费的服务，每条记录的耗时和状态都是计费依据。

工程实践建议：哪些坑我们踩过

在实际落地过程中，我们也遇到过一些意料之外的问题，总结出以下几点最佳实践：

✅ 推荐做法

• 优先使用数据库函数计算时间差
  避免应用层System.currentTimeMillis()计算，防止因机器间时钟不同步导致负耗时。

• 为高频查询字段建立复合索引
  如(status, start_time)组合索引，能显著提升按状态+时间段查询的性能。

• 异步写入日志以降低主流程压力
  在高并发场景下，建议通过消息队列（如Kafka/RabbitMQ）解耦任务记录的持久化操作。

• 定期归档冷数据
  超过3个月的任务数据可迁移至历史表或数据仓库，保持主表查询效率稳定。

⚠️ 注意事项

• 统一时区标准
  所有服务务必使用 UTC+8 时间，避免因开发机、测试环境、生产环境时区不一致引发bug。

• 注意NULL值处理
  未完成任务的end_time为 NULL，聚合查询必须加上AND end_time IS NOT NULL条件，否则可能导致结果偏移。

• 禁止动态拼接表名或字段名
  即便使用MyBatisPlus，也不要为了“灵活性”而允许${tableName}这样的表达式，极易引发SQL注入风险。

• 事务边界要清晰
  任务创建与状态更新应在同一事务中完成，避免出现“有开始无结束”的脏数据。

写在最后：让AI跑得明明白白

HunyuanOCR这样的端到端轻量模型，让我们可以用极低成本实现高质量的文字识别。但真正的工程化落地，从来不只是“能不能用”，而是“好不好管”。

通过MyBatisPlus自定义SQL的方式，我们将每次OCR调用的生命周期纳入监控视野，既没有引入复杂的中间件，又能快速响应业务变化。这种“小而美”的设计思路，特别适合中小规模系统构建初步的可观测能力。

更重要的是，它传递了一种理念：AI服务不应该是个黑盒。我们不仅要让它看得清文字，更要让它跑得明明白白。每一次识别的耗时、每一个失败的原因、每一笔调用的归属，都应该成为可追溯、可分析、可优化的数据资产。

当你的团队开始讨论“昨天P95耗时上升了15%是不是因为新图片格式”时，你就知道，这套简单的统计机制，已经悄然推动了智能化运营的进程。