refactor(app): #231 derivation cache 배칭 + 계측 — 가설은 재현 안 됨

#231 은 "캐시가 히트하는데도 우회하고 전량 재임베딩하는 편이 더 빠르다" 고
보고하면서 본문에 "⚠️ 정량 실측 보완 필요 … 수치 미기록" 이라고 표를 비워
뒀다. 그 표를 채우는 것이 이 커밋의 핵심이다.

측정 (나무위키 792문서 / 16,379 chunk, ollama arctic-embed2 1024-dim,
--force-reingest 로 전 문서 full re-process):

  캐시 히트 경로              139.1초   236 chunk/초
  캐시 우회(전량 재임베딩)   1179.6초    28 chunk/초

캐시 히트가 8.5배 빠르다. 가설은 이 환경에서 재현되지 않는다.

새로 넣은 계측으로 139초의 내역을 보면 더 분명하다 (히트 32,758 / 미스 0):

  Lance upsert + 레코드 구성   74.6초  53%
  SQLite 문서·청크 기록        56.7초  41%
  chunk                         4.4초   3%
  캐시 경로 전체(조회+삽입+touch) 0.6초   0.4%

이슈가 지목한 여섯 원인이 전부 합쳐 run 의 0.4% 다.

다만 "보고가 틀렸다" 로 읽으면 안 된다. 보고 이후 #229#230 이 머지됐고,
#231 본문 스스로 #229 를 "같은 Mutex<Connection> 을 공유하므로 상호 증폭"
이라고 적었다. 원 보고 환경에서는 캐시 조회 52,000회가 그 뮤텍스를 잡았다
놓는데 같은 뮤텍스 위에서 chunk 삭제가 FTS5 전체 스캔을 돌리고 있었다.
"#229 를 먼저 고치면 체감이 줄어든다" 도 이슈의 예측이다. 이 머신이 61 GB
RAM 이라 DB 가 통째로 페이지 캐시에 올라간다는 점도 함께 적어 둔다.

반영한 것:

제안 1·2·4 는 실측과 무관하게 왕복이 줄 뿐 잃는 게 없어 넣었다. 다만 A/B
벽시계는 139.1초 → 139.3초로 측정 오차 안이다. 이 코퍼스에서는 체감이 없다.

  - derivation_cache_get_many — `WHERE cache_key IN (…)` 배치 조회.
    문서 하나가 평균 21 chunk 이라 왕복이 21회에서 1회가 된다.
  - derivation_cache_put_many — 미스 벡터를 한 트랜잭션에. 기존 단건 put 은
    명시 트랜잭션 밖이라 행마다 암묵 커밋이었다.
  - prepare_cached — get/put/touch 셋 다. query_row 는 호출마다 SQL 을
    다시 파싱한다.

제안 5(계측 노출)가 실질 산출물이다. `asset_timings` 에 cache_hit /
cache_miss / cache_ms 를 additive 로 실었다. 이전에는 hit/miss 가
tracing::info! 로 stderr 에만 나가 run 이 끝나면 사라졌고, "내 코퍼스에서
캐시가 이득인가" 를 확인할 방법이 없었다. cache_ms 에는 touch 도 포함한다 —
이슈의 가장 날카로운 지적이 "읽기 전용이어야 할 히트 경로가 쓰기를 만든다"
인데, touch 를 빼고 재는 지표로는 그 주장을 검증할 수 없다.

네 out-param 은 CacheStats 구조체로 묶었다. 함께 읽히고 함께 보고되는
값들이고, 셋만 갱신하고 하나를 빠뜨리면 캐시가 공짜인 것처럼 보고된다.

반영하지 않은 것:

  - 제안 3(touch 를 히트 경로에서 분리). 캐시 경로 전체가 0.6초라 touch 만
    떼어낼 이유가 없고, 권한 (c)안은 LRU 를 age 기반 축출로 바꾸는 의미
    변경이다. 근거 없이 할 변경이 아니다.
  - 제안 6(캐시 우회 스위치). 이슈 스스로 "1~4 로 해결되면 불필요 —
    플래그부터 만들지 말 것" 이라고 적었다.
  - 원인 6(4 KB BLOB overflow). page_size 변경은 기존 DB 에서 VACUUM 을
    요구하는데 kebab 은 VACUUM 을 실행하지 않는다. 0.4% 에 낼 비용이 아니다.

곁다리로 #228 에서 내가 넣은 flaky test 를 고쳤다.
`ingest_log_records_the_deleted_file_sweep` 이 두 run 의 로그 중 뒤엣것을
파일명 정렬로 골랐는데, run id 가 `<초 단위 타임스탬프>-<난수 hex>` 라 같은
초에 끝난 두 run 은 난수 쪽으로 정렬된다. 이번 전체 테스트에서 우연히 터져
잡았다. 첫 run 의 로그 집합을 기록해 두고 차집합으로 고르도록 바꿨다.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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View File

@@ -1012,40 +1012,67 @@ fn unsupported_media_warning(path: &str) -> String {
/// Embed `texts` with the derivation cache (design 2026-05-31 §3.4).
///
/// 1) 각 text 의 embedding cache_key 계산 → 히트/미스 분리.
/// 1) 각 text 의 embedding cache_key 계산 → **한 번의 배치 조회**로 히트/미스 분리.
/// 2) 미스 text 만 `emb.embed`(축소 배치) 호출.
/// 3) 미스 결과를 `Vec<f32>` little-endian 으로 캐시 put.
/// 3) 미스 결과를 `Vec<f32>` little-endian 으로 **한 트랜잭션에** 캐시 put.
/// 4) 히트(bytes→Vec<f32>) + 미스 벡터를 **원래 순서대로** 합쳐 반환.
///
/// 손상된 payload(길이 misalign)는 미스로 강등 → 재계산(정확성 우선, §3.5).
/// 히트 키는 `touch_keys` 에 누적(호출측이 배치로 last_used_at 갱신).
///
/// Issue #231: 이 함수는 청크마다 SQLite 를 왕복했다. 그러면 캐시 히트가
/// 미스보다 SQLite 작업을 덜 하지 않는다 — 미스가 추가로 내는 비용인 임베딩은
/// GPU 에서 배치로, 전역 뮤텍스를 잡지 않고 돌기 때문이다. 결과적으로 캐시가
/// "병렬 GPU 배치 1회" 를 "직렬 SQLite 왕복 N회" 로 바꿔치기하는 형태였다.
/// 조회와 삽입을 배치 단위로 접어 그 비대칭을 없앤다.
/// What one asset's trip through the derivation cache cost and produced.
///
/// Carried as a struct rather than four out-params: they are read and
/// reported together (the `asset_timings` event wants all four), and a
/// caller that updates three of them and forgets the fourth would report
/// a cache that looks free.
#[derive(Default)]
pub(crate) struct CacheStats {
pub hit: usize,
pub miss: usize,
/// Keys that hit, for the batched `last_used_at` bump the caller runs
/// after the vector upsert.
pub touch_keys: Vec<String>,
/// Lookup + insert + touch. Not the embedder call the misses trigger.
pub ms: u64,
}
fn embed_with_cache(
emb: &dyn Embedder,
sqlite: &kebab_store_sqlite::SqliteStore,
texts: &[&str],
version_key: &str,
hit: &mut usize,
miss: &mut usize,
touch_keys: &mut Vec<String>,
stats: &mut CacheStats,
) -> anyhow::Result<Vec<Vec<f32>>> {
let t_cache = std::time::Instant::now();
let keys: Vec<String> = texts
.iter()
.map(|text| kebab_core::derivation_cache_key("embedding", text, version_key))
.collect();
let cached = sqlite.derivation_cache_get_many(&keys)?;
stats.ms += u64::try_from(t_cache.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
let mut out: Vec<Option<Vec<f32>>> = Vec::with_capacity(texts.len());
let mut miss_indices: Vec<usize> = Vec::new();
let mut miss_inputs: Vec<EmbeddingInput<'_>> = Vec::new();
let mut keys: Vec<String> = Vec::with_capacity(texts.len());
for (i, text) in texts.iter().enumerate() {
let key = kebab_core::derivation_cache_key("embedding", text, version_key);
// 히트 = 캐시에 있고 payload 가 정상 디코드되는 경우. 손상 payload 는
// 미스로 강등(재계산, 정확성 우선 §3.5).
let cached = sqlite
.derivation_cache_get(&key)?
.and_then(|p| crate::derivation_payload::decode_embedding(&p));
if let Some(v) = cached {
*hit += 1;
touch_keys.push(key.clone());
let decoded = cached
.get(&keys[i])
.and_then(|p| crate::derivation_payload::decode_embedding(p));
if let Some(v) = decoded {
stats.hit += 1;
stats.touch_keys.push(keys[i].clone());
out.push(Some(v));
} else {
*miss += 1;
stats.miss += 1;
miss_indices.push(i);
miss_inputs.push(EmbeddingInput {
text,
@@ -1053,19 +1080,22 @@ fn embed_with_cache(
});
out.push(None);
}
keys.push(key);
}
if !miss_inputs.is_empty() {
let miss_vectors = emb.embed(&miss_inputs)?;
let mut puts: Vec<(String, String, Vec<u8>)> = Vec::with_capacity(miss_indices.len());
for (slot, v) in miss_indices.iter().zip(miss_vectors) {
sqlite.derivation_cache_put(
&keys[*slot],
"embedding",
&crate::derivation_payload::encode_embedding(&v),
)?;
puts.push((
keys[*slot].clone(),
"embedding".to_string(),
crate::derivation_payload::encode_embedding(&v),
));
out[*slot] = Some(v);
}
let t_put = std::time::Instant::now();
sqlite.derivation_cache_put_many(&puts)?;
stats.ms += u64::try_from(t_put.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
}
Ok(out
@@ -1369,8 +1399,7 @@ fn ingest_one_asset(
// (purge + upsert), so per-phase timings attribute the bottleneck
// correctly (review fix). Runs before any new upsert, as before.
purge_vector_orphans_for_workspace_path(app, asset, vector_store)?;
let mut emb_cache_hit = 0_usize;
let mut emb_cache_miss = 0_usize;
let mut emb_cache = CacheStats::default();
if let (Some(emb), Some(vec_store)) = (embedder, vector_store) {
if !chunks.is_empty() {
let model_id = emb.model_id();
@@ -1383,9 +1412,8 @@ fn ingest_one_asset(
// (Document=`passage:`, Query=`query:`)를 붙여 같은 text 라도 벡터가
// 달라지므로, 미래에 query 임베딩이 같은 캐시를 타도 충돌하지 않도록
// 방어적으로 분리(현재 ingest 는 Document 고정이라 live 버그 없음).
let emb_version_key =
format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
let mut emb_touch_keys: Vec<String> = Vec::new();
let emb_version_key = format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
// 본문 청크 text 로 캐시 조회 → 미스만 embed → 원래 순서로 합침.
let body_texts: Vec<&str> = chunks.iter().map(|c| c.text.as_str()).collect();
let vectors = embed_with_cache(
@@ -1393,9 +1421,7 @@ fn ingest_one_asset(
&app.sqlite,
&body_texts,
&emb_version_key,
&mut emb_cache_hit,
&mut emb_cache_miss,
&mut emb_touch_keys,
&mut emb_cache,
)
.context("Embedder::embed (document chunks)")?;
let records: Vec<VectorRecord> = chunks
@@ -1420,7 +1446,11 @@ fn ingest_one_asset(
.collect();
vec_store.upsert(&records).context("VectorStore::upsert")?;
// 히트한 embedding 키들의 last_used_at 갱신(LRU 보존, §3.5).
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_touch_keys)?;
{
let t_touch = std::time::Instant::now();
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_cache.touch_keys)?;
emb_cache.ms += u64::try_from(t_touch.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
}
}
}
@@ -1440,16 +1470,22 @@ fn ingest_one_asset(
store_ms,
ocr_ms: 0,
caption_ms: 0,
cache_hit: u32::try_from(emb_cache.hit).unwrap_or(u32::MAX),
cache_miss: u32::try_from(emb_cache.miss).unwrap_or(u32::MAX),
cache_ms: emb_cache.ms,
},
);
// 검증용 hit/miss 카운트 노출(§3.4 / §6): warm 재색인이 embed 0회임을
// 로그로 확인. tracing target 은 stderr 로 흐른다.
if emb_cache_hit + emb_cache_miss > 0 {
if emb_cache.hit + emb_cache.miss > 0 {
tracing::info!(
target: "kebab-app",
doc = %canonical.doc_id.0,
"derivation cache: embedding hit={emb_cache_hit} miss={emb_cache_miss}"
"derivation cache: embedding hit={} miss={} in {}ms",
emb_cache.hit,
emb_cache.miss,
emb_cache.ms
);
}
@@ -1778,8 +1814,7 @@ fn ingest_one_image_asset(
},
);
let t_embed = std::time::Instant::now();
let mut emb_cache_hit = 0_usize;
let mut emb_cache_miss = 0_usize;
let mut emb_cache = CacheStats::default();
if let (Some(emb), Some(vec_store)) = (embedder, vector_store)
&& !chunks.is_empty()
{
@@ -1789,18 +1824,15 @@ fn ingest_one_image_asset(
// derivation cache(§3.4): same version_key formula + same code path as
// the markdown handler (ingest.rs:1374). Media-agnostic — identical
// chunk text shares one entry across media.
let emb_version_key =
format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
let emb_version_key = format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
let body_texts: Vec<&str> = chunks.iter().map(|c| c.text.as_str()).collect();
let mut emb_touch_keys: Vec<String> = Vec::new();
let vectors = embed_with_cache(
&**emb,
&app.sqlite,
&body_texts,
&emb_version_key,
&mut emb_cache_hit,
&mut emb_cache_miss,
&mut emb_touch_keys,
&mut emb_cache,
)
.context("Embedder::embed (image chunks)")?;
let records: Vec<VectorRecord> = chunks
@@ -1826,7 +1858,11 @@ fn ingest_one_image_asset(
vec_store
.upsert(&records)
.context("VectorStore::upsert (image)")?;
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_touch_keys)?;
{
let t_touch = std::time::Instant::now();
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_cache.touch_keys)?;
emb_cache.ms += u64::try_from(t_touch.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
}
}
let embed_ms = u64::try_from(t_embed.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
@@ -1845,16 +1881,22 @@ fn ingest_one_image_asset(
store_ms,
ocr_ms,
caption_ms,
cache_hit: u32::try_from(emb_cache.hit).unwrap_or(u32::MAX),
cache_miss: u32::try_from(emb_cache.miss).unwrap_or(u32::MAX),
cache_ms: emb_cache.ms,
},
);
// 검증용 hit/miss 카운트 노출(§3.4 / §6): warm 재색인이 embed 0회임을
// 로그로 확인. tracing target 은 stderr 로 흐른다.
if emb_cache_hit + emb_cache_miss > 0 {
if emb_cache.hit + emb_cache.miss > 0 {
tracing::info!(
target: "kebab-app",
doc = %canonical.doc_id.0,
"derivation cache: embedding hit={emb_cache_hit} miss={emb_cache_miss}"
"derivation cache: embedding hit={} miss={} in {}ms",
emb_cache.hit,
emb_cache.miss,
emb_cache.ms
);
}
@@ -2669,26 +2711,22 @@ fn ingest_one_pdf_asset(
},
);
let t_embed = std::time::Instant::now();
let mut emb_cache_hit = 0_usize;
let mut emb_cache_miss = 0_usize;
let mut emb_cache = CacheStats::default();
if let (Some(emb), Some(vec_store)) = (embedder, vector_store)
&& !chunks.is_empty()
{
let model_id = emb.model_id();
let model_version = emb.model_version();
let dimensions = emb.dimensions();
let emb_version_key =
format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
let emb_version_key = format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
let body_texts: Vec<&str> = chunks.iter().map(|c| c.text.as_str()).collect();
let mut emb_touch_keys: Vec<String> = Vec::new();
let vectors = embed_with_cache(
&**emb,
&app.sqlite,
&body_texts,
&emb_version_key,
&mut emb_cache_hit,
&mut emb_cache_miss,
&mut emb_touch_keys,
&mut emb_cache,
)
.context("Embedder::embed (pdf chunks)")?;
let records: Vec<VectorRecord> = chunks
@@ -2714,7 +2752,11 @@ fn ingest_one_pdf_asset(
vec_store
.upsert(&records)
.context("VectorStore::upsert (pdf)")?;
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_touch_keys)?;
{
let t_touch = std::time::Instant::now();
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_cache.touch_keys)?;
emb_cache.ms += u64::try_from(t_touch.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
}
}
let embed_ms = u64::try_from(t_embed.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
@@ -2733,16 +2775,22 @@ fn ingest_one_pdf_asset(
store_ms,
ocr_ms: pdf_ocr_ms_total.unwrap_or(0),
caption_ms: 0,
cache_hit: u32::try_from(emb_cache.hit).unwrap_or(u32::MAX),
cache_miss: u32::try_from(emb_cache.miss).unwrap_or(u32::MAX),
cache_ms: emb_cache.ms,
},
);
// 검증용 hit/miss 카운트 노출(§3.4 / §6): warm 재색인이 embed 0회임을
// 로그로 확인. tracing target 은 stderr 로 흐른다.
if emb_cache_hit + emb_cache_miss > 0 {
if emb_cache.hit + emb_cache.miss > 0 {
tracing::info!(
target: "kebab-app",
doc = %canonical.doc_id.0,
"derivation cache: embedding hit={emb_cache_hit} miss={emb_cache_miss}"
"derivation cache: embedding hit={} miss={} in {}ms",
emb_cache.hit,
emb_cache.miss,
emb_cache.ms
);
}
@@ -3012,26 +3060,22 @@ fn ingest_one_code_asset(
purge_vector_orphans_for_workspace_path(app, asset, vector_store)?;
store_document_records(app, asset, &bytes, &canonical, &chunks, " (code)")?;
let mut emb_cache_hit = 0_usize;
let mut emb_cache_miss = 0_usize;
let mut emb_cache = CacheStats::default();
if let (Some(emb), Some(vec_store)) = (embedder, vector_store)
&& !chunks.is_empty()
{
let model_id = emb.model_id();
let model_version = emb.model_version();
let dimensions = emb.dimensions();
let emb_version_key =
format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
let emb_version_key = format!("doc|{}|{}|{}", model_id.0, model_version.0, dimensions);
let body_texts: Vec<&str> = chunks.iter().map(|c| c.text.as_str()).collect();
let mut emb_touch_keys: Vec<String> = Vec::new();
let vectors = embed_with_cache(
&**emb,
&app.sqlite,
&body_texts,
&emb_version_key,
&mut emb_cache_hit,
&mut emb_cache_miss,
&mut emb_touch_keys,
&mut emb_cache,
)
.context("Embedder::embed (code chunks)")?;
let records: Vec<VectorRecord> = chunks
@@ -3057,16 +3101,23 @@ fn ingest_one_code_asset(
vec_store
.upsert(&records)
.context("VectorStore::upsert (code)")?;
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_touch_keys)?;
{
let t_touch = std::time::Instant::now();
app.sqlite.derivation_cache_touch(&emb_cache.touch_keys)?;
emb_cache.ms += u64::try_from(t_touch.elapsed().as_millis()).unwrap_or(u64::MAX);
}
}
// 검증용 hit/miss 카운트 노출(§3.4 / §6): warm 재색인이 embed 0회임을
// 로그로 확인. tracing target 은 stderr 로 흐른다.
if emb_cache_hit + emb_cache_miss > 0 {
if emb_cache.hit + emb_cache.miss > 0 {
tracing::info!(
target: "kebab-app",
doc = %canonical.doc_id.0,
"derivation cache: embedding hit={emb_cache_hit} miss={emb_cache_miss}"
"derivation cache: embedding hit={} miss={} in {}ms",
emb_cache.hit,
emb_cache.miss,
emb_cache.ms
);
}

View File

@@ -139,6 +139,24 @@ pub enum IngestEvent {
ocr_ms: u64,
#[serde(default)]
caption_ms: u64,
/// v0.32.1 (additive, issue #231): derivation-cache outcome for
/// this asset's chunks, and the wall-clock the cache path itself
/// cost. Without these the only way to tell whether the cache is
/// paying for itself was a `tracing::info!` on stderr, which is
/// gone the moment the run ends — so "is the cache a win on my
/// corpus" had no answer a user could look up.
#[serde(default)]
cache_hit: u32,
#[serde(default)]
cache_miss: u32,
/// Lookup, insert, and the `last_used_at` touch that every hit
/// triggers — everything the cache costs except the embedder call
/// the misses go on to make, which `embed_ms` already covers.
/// The touch is counted deliberately: issue #231's sharpest claim
/// is that a read-only cache hit generates write traffic, and a
/// metric that left it out could not test that claim.
#[serde(default)]
cache_ms: u64,
},
/// v0.32.1 (additive): the post-scan sweep for documents whose source
/// file is gone is starting, with `total` stored paths to examine
@@ -315,6 +333,9 @@ mod tests {
store_ms: 20,
ocr_ms: 1_200,
caption_ms: 3_400,
cache_hit: 9,
cache_miss: 4,
cache_ms: 55,
};
let v = serde_json::to_value(&ev).unwrap();
assert_eq!(
@@ -329,6 +350,12 @@ mod tests {
("embed_ms", 800),
("store_ms", 20),
("ocr_ms", 1_200),
// issue #231: the derivation-cache counters ride the same
// event, so an agent reading `asset_timings` can answer
// "did the cache pay for itself" without a second source.
("cache_hit", 9),
("cache_miss", 4),
("cache_ms", 55),
("caption_ms", 3_400),
] {
assert_eq!(

View File

@@ -207,6 +207,20 @@ fn ingest_log_records_the_deleted_file_sweep() {
)
.expect("first ingest should succeed");
// Remember the first run's log so the second can be identified by
// elimination. Sorting by filename does not work: the run id is
// `<second-resolution timestamp>-<random hex>`, so two runs inside the
// same second sort by the random half.
let logs_of = |dir: &std::path::Path| -> std::collections::BTreeSet<PathBuf> {
std::fs::read_dir(dir)
.unwrap()
.filter_map(Result::ok)
.map(|e| e.path())
.filter(|p| p.extension().is_some_and(|x| x == "ndjson"))
.collect()
};
let before = logs_of(&log_dir);
std::fs::remove_file(&doomed).unwrap();
let report = ingest_with_config(
minimal_config(&workspace, &log_dir),
@@ -216,15 +230,11 @@ fn ingest_log_records_the_deleted_file_sweep() {
.expect("second ingest should succeed");
assert_eq!(report.purged_deleted_files, 1);
// The second run's log is the later one; both runs write into log_dir.
let mut logs: Vec<PathBuf> = std::fs::read_dir(&log_dir)
.unwrap()
.filter_map(Result::ok)
.map(|e| e.path())
.filter(|p| p.extension().is_some_and(|x| x == "ndjson"))
.collect();
logs.sort();
let body = std::fs::read_to_string(logs.last().expect("a log per run")).unwrap();
let after = logs_of(&log_dir);
let mut fresh = after.difference(&before);
let log = fresh.next().expect("the second run wrote a log");
assert!(fresh.next().is_none(), "and exactly one");
let body = std::fs::read_to_string(log).unwrap();
let events: Vec<Value> = body
.lines()

View File

@@ -295,6 +295,9 @@ impl ProgressDisplay {
store_ms,
ocr_ms,
caption_ms,
cache_hit,
cache_miss,
cache_ms,
..
} => {
// v0.26.1: accumulate (path, total_ms) for the slowest summary.
@@ -321,6 +324,17 @@ impl ProgressDisplay {
parts.push(format!("caption {}", fmt_ms(*caption_ms)));
}
parts.push(format!("embed {}", fmt_ms(*embed_ms)));
// Only when the cache was consulted at all — a run
// with no embedder configured leaves these at zero and
// the line stays as short as it was.
if *cache_hit + *cache_miss > 0 {
parts.push(format!(
"cache {}/{} {}",
cache_hit,
cache_hit + cache_miss,
fmt_ms(*cache_ms)
));
}
parts.push(format!("store {}", fmt_ms(*store_ms)));
let _ = writeln!(err, " ⏱ {}", parts.join(" · "));
}

View File

@@ -23,18 +23,96 @@ impl SqliteStore {
/// per batch (cheaper than a write per `get`).
pub fn derivation_cache_get(&self, cache_key: &str) -> Result<Option<Vec<u8>>> {
let conn = self.lock_conn();
// `prepare_cached`, not `query_row`: the latter prepares (and so
// re-parses the SQL) on every call. Issue #231.
let payload: Option<Vec<u8>> = conn
.query_row(
"SELECT payload FROM derivation_cache WHERE cache_key = ?",
params![cache_key],
|row| row.get::<_, Vec<u8>>(0),
)
.prepare_cached("SELECT payload FROM derivation_cache WHERE cache_key = ?")
.map_err(StoreError::from)?
.query_row(params![cache_key], |row| row.get::<_, Vec<u8>>(0))
.optional()
.map_err(StoreError::from)
.context("derivation_cache_get")?;
Ok(payload)
}
/// Look up many keys at once, returning only the ones present.
///
/// One statement per `SQLITE_MAX_VARIABLE_NUMBER`-sized batch instead
/// of one round trip per key (issue #231). The per-key form made a
/// cache *hit* cost as many `lock_conn()` acquisitions as a miss —
/// and a miss at least does its expensive half (the embedding) on the
/// GPU, batched, outside the lock. Duplicate keys in `keys` are fine;
/// the result is keyed by cache_key so they collapse.
pub fn derivation_cache_get_many(
&self,
keys: &[String],
) -> Result<std::collections::HashMap<String, Vec<u8>>> {
let mut found = std::collections::HashMap::with_capacity(keys.len());
if keys.is_empty() {
return Ok(found);
}
let conn = self.lock_conn();
// Conservative against the 999-parameter default: the bundled
// build allows far more, but the cost of a few extra statements
// is nothing next to the per-key round trips this replaces.
for batch in keys.chunks(900) {
let placeholders = std::iter::repeat_n("?", batch.len())
.collect::<Vec<_>>()
.join(",");
let mut stmt = conn
.prepare_cached(&format!(
"SELECT cache_key, payload FROM derivation_cache WHERE cache_key IN ({placeholders})"
))
.map_err(StoreError::from)
.context("derivation_cache_get_many: prepare")?;
let rows = stmt
.query_map(rusqlite::params_from_iter(batch.iter()), |row| {
Ok((row.get::<_, String>(0)?, row.get::<_, Vec<u8>>(1)?))
})
.map_err(StoreError::from)
.context("derivation_cache_get_many: query")?;
for row in rows {
let (k, v) = row.map_err(StoreError::from)?;
found.insert(k, v);
}
}
Ok(found)
}
/// Insert many payloads in one transaction.
///
/// The single-key [`Self::derivation_cache_put`] runs outside any
/// explicit transaction, so each call is its own implicit commit — a
/// WAL frame write and wal-index update per embedded chunk (issue
/// #231). A batch of misses is one logical unit of work and commits
/// as one.
pub fn derivation_cache_put_many(&self, entries: &[(String, String, Vec<u8>)]) -> Result<()> {
if entries.is_empty() {
return Ok(());
}
let now = OffsetDateTime::now_utc()
.format(&Rfc3339)
.context("format derivation_cache.created_at")?;
let mut conn = self.lock_conn();
let tx = conn.transaction().map_err(StoreError::from)?;
{
let mut stmt = tx
.prepare_cached(
"INSERT OR REPLACE INTO derivation_cache
(cache_key, kind, payload, created_at, last_used_at)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
)
.map_err(StoreError::from)?;
for (key, kind, payload) in entries {
stmt.execute(params![key, kind, payload, now, now])
.map_err(StoreError::from)
.context("derivation_cache_put_many")?;
}
}
tx.commit().map_err(StoreError::from)?;
Ok(())
}
/// Insert (or overwrite) a cached derivation payload.
///
/// `INSERT OR REPLACE` so a re-computation of the same key (e.g. after a
@@ -47,12 +125,13 @@ impl SqliteStore {
.format(&Rfc3339)
.context("format derivation_cache.created_at")?;
let conn = self.lock_conn();
conn.execute(
conn.prepare_cached(
"INSERT OR REPLACE INTO derivation_cache
(cache_key, kind, payload, created_at, last_used_at)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
params![cache_key, kind, payload, now, now],
)
.map_err(StoreError::from)?
.execute(params![cache_key, kind, payload, now, now])
.map_err(StoreError::from)
.context("derivation_cache_put")?;
Ok(())
@@ -73,7 +152,7 @@ impl SqliteStore {
let tx = conn.transaction().map_err(StoreError::from)?;
{
let mut stmt = tx
.prepare("UPDATE derivation_cache SET last_used_at = ? WHERE cache_key = ?")
.prepare_cached("UPDATE derivation_cache SET last_used_at = ? WHERE cache_key = ?")
.map_err(StoreError::from)?;
for key in keys {
stmt.execute(params![now, key])
@@ -150,6 +229,91 @@ mod tests {
);
}
#[test]
fn get_many_returns_only_present_keys() {
let (_d, store) = open_store();
store.derivation_cache_put("a", "embedding", b"A").unwrap();
store.derivation_cache_put("c", "embedding", b"C").unwrap();
let found = store
.derivation_cache_get_many(&[
"a".to_string(),
"b".to_string(),
"c".to_string(),
// A repeat: the embed path derives keys from chunk text,
// and a document with two identical chunks produces the
// same key twice. The map must collapse it, not trip.
"a".to_string(),
])
.unwrap();
assert_eq!(found.len(), 2, "absent keys are simply not in the map");
assert_eq!(found.get("a").map(Vec::as_slice), Some(b"A".as_slice()));
assert_eq!(found.get("c").map(Vec::as_slice), Some(b"C".as_slice()));
assert!(!found.contains_key("b"));
}
#[test]
fn get_many_is_empty_for_no_keys() {
let (_d, store) = open_store();
assert!(store.derivation_cache_get_many(&[]).unwrap().is_empty());
}
/// The batch splits at 900 parameters. A run that embeds more chunks
/// than that in one call must still see every one of them — an
/// off-by-one in the chunking would silently turn hits into misses,
/// which costs nothing but correctness-invisible re-embedding.
#[test]
fn get_many_spans_more_keys_than_one_statement_holds() {
let (_d, store) = open_store();
let keys: Vec<String> = (0..2_000).map(|i| format!("k{i:05}")).collect();
for k in &keys {
store
.derivation_cache_put(k, "embedding", k.as_bytes())
.unwrap();
}
let found = store.derivation_cache_get_many(&keys).unwrap();
assert_eq!(found.len(), keys.len());
for k in &keys {
assert_eq!(
found.get(k).map(Vec::as_slice),
Some(k.as_bytes()),
"key {k} must survive the batch split"
);
}
}
#[test]
fn put_many_writes_all_and_replaces() {
let (_d, store) = open_store();
store
.derivation_cache_put("dup", "embedding", b"old")
.unwrap();
store
.derivation_cache_put_many(&[
("x".to_string(), "embedding".to_string(), b"X".to_vec()),
("y".to_string(), "embedding".to_string(), b"Y".to_vec()),
("dup".to_string(), "embedding".to_string(), b"new".to_vec()),
])
.unwrap();
let found = store
.derivation_cache_get_many(&["x".to_string(), "y".to_string(), "dup".to_string()])
.unwrap();
assert_eq!(found.get("x").map(Vec::as_slice), Some(b"X".as_slice()));
assert_eq!(found.get("y").map(Vec::as_slice), Some(b"Y".as_slice()));
assert_eq!(
found.get("dup").map(Vec::as_slice),
Some(b"new".as_slice()),
"the batch form keeps INSERT OR REPLACE semantics"
);
}
#[test]
fn put_many_with_no_entries_is_noop() {
let (_d, store) = open_store();
store.derivation_cache_put_many(&[]).unwrap();
assert!(store.derivation_cache_get_many(&[]).unwrap().is_empty());
}
#[test]
fn touch_missing_keys_is_noop() {
let (_d, store) = open_store();

View File

@@ -221,6 +221,21 @@
"type": "integer",
"minimum": 0,
"description": "sweep_completed: documents removed because their source file is gone."
},
"cache_hit": {
"type": "integer",
"minimum": 0,
"description": "asset_timings: chunks whose embedding came from the derivation cache."
},
"cache_miss": {
"type": "integer",
"minimum": 0,
"description": "asset_timings: chunks whose embedding had to be computed."
},
"cache_ms": {
"type": "integer",
"minimum": 0,
"description": "asset_timings: wall-clock the derivation-cache lookup and insert cost, excluding the embedder call the misses trigger (that is `embed_ms`)."
}
}
}

View File

@@ -14,6 +14,58 @@ historical contract that was implemented; this file accumulates the
deltas so phase 5+ readers can find the live behavior without diffing
git history.
## 2026-08-16 — #231 derivation_cache: 이슈 가설이 재현되지 않음 + 계측 노출
### 이슈가 요청한 실측을 채웠다
#231 은 "캐시가 히트하는데도 캐시를 우회하고 전량 재임베딩하는 편이 더 빠르다" 고 보고하면서, 본문에 **"⚠️ 정량 실측 보완 필요 … 수치 미기록"** 이라고 표를 비워 뒀다. 그 표를 채운 것이 이 항목이다.
측정 환경: 나무위키 문서 792건 / chunk 16,379개, ollama + snowflake-arctic-embed2 (1024-dim), `--force-reingest` 로 전 문서 full re-process. 캐시 우회는 `derivation_cache` 테이블을 비워 전량 미스로 만들었다.
| 조건 | 총 소요 | chunk/초 |
|---|---|---|
| 캐시 히트 경로 | **139.1초** | 236 |
| 캐시 우회(전량 재임베딩) | **1179.6초** | 28 |
**캐시 히트가 8.5배 빠르다.** 이슈의 가설은 이 환경에서 재현되지 않는다.
새로 넣은 `asset_timings` 계측으로 139초의 내역을 뜯어보면 더 분명하다 (히트 32,758 / 미스 0):
| 구간 | 소요 | 비중 |
|---|---|---|
| Lance upsert + 레코드 구성 | 74.6초 | 53% |
| SQLite 문서·청크 기록 | 56.7초 | 41% |
| chunk | 4.4초 | 3% |
| **캐시 경로 전체**(조회+삽입+touch) | **0.6초** | **0.4%** |
즉 이슈가 지목한 여섯 원인이 전부 합쳐서 run 의 0.4% 다. 조회 배칭(원인 1)으로 아낄 수 있는 것은 그 안의 일부다.
### 왜 원 보고가 틀렸다고 단정하지 않는가
보고 이후 #229(chunks_fts 삭제가 FTS5 전체 스캔)와 #230(Lance fragment 누적)이 머지됐다. **#231 본문 스스로 #229 를 "같은 Mutex<Connection> 을 공유하므로 상호 증폭" 이라고 적었다.** 원 보고 환경에서는 캐시 조회 52,000회가 전부 그 뮤텍스를 잡았다 놓는데, 같은 뮤텍스 위에서 chunk 삭제가 FTS5 전체 스캔을 돌리고 있었다. #229 를 고치면 이 이슈의 체감이 함께 줄어든다는 것도 이슈가 예측한 대로다.
그러니 이 실측은 "보고가 틀렸다" 가 아니라 **"#229 가 머지된 뒤에는 재현되지 않는다"** 로 읽는 것이 맞다. 이 머신이 61 GB RAM 이라 DB 가 통째로 페이지 캐시에 올라간다는 점도 함께 적어 둔다.
### 그래도 반영한 것
제안 1·2·4 는 실측과 무관하게 왕복 수가 줄어들 뿐 잃는 것이 없어서 넣었다. 다만 **A/B 벽시계 차이는 139.1초 → 139.3초로 측정 오차 안** 이다. 정직하게 말해 이 코퍼스에서는 체감이 없다.
- `derivation_cache_get_many``WHERE cache_key IN (…)` 로 배치 조회. 문서 하나가 평균 21 chunk 이므로 왕복이 21회에서 1회가 된다.
- `derivation_cache_put_many` — 미스 벡터를 한 트랜잭션에. 기존 단건 `put` 은 명시 트랜잭션 밖이라 행마다 암묵 커밋이었다.
- `prepare_cached` — get/put/touch 셋 다. `query_row` 는 호출마다 SQL 을 다시 파싱한다.
제안 5(계측 노출)가 이번의 실질적 산출물이다. `asset_timings``cache_hit` / `cache_miss` / `cache_ms` 를 additive 로 실었다. 이전에는 hit/miss 가 `tracing::info!` 로 stderr 에만 나가서 run 이 끝나면 사라졌고, "내 코퍼스에서 캐시가 이득인가" 를 사용자가 확인할 방법이 없었다. `cache_ms` 에는 **touch 도 포함**한다 — 이슈의 가장 날카로운 지적이 "읽기 전용이어야 할 히트 경로가 쓰기를 만든다" 인데, touch 를 빼고 재는 지표로는 그 주장을 검증할 수 없다.
### 반영하지 않은 것
- 제안 3(touch 를 히트 경로에서 분리). 실측상 캐시 경로 전체가 0.6초라 touch 만 떼어낼 이유가 없고, 이슈가 권한 (c)안(`created_at` 기반 TTL)은 LRU 를 age 기반 축출로 바꾸는 의미 변경이다. 근거 없이 할 변경이 아니다.
- 제안 6(캐시 우회 스위치). 이슈 스스로 "1~4 로 해결되면 불필요 — 플래그부터 만들지 말 것" 이라고 적었다.
- 원인 6(4 KB BLOB overflow page). `page_size` 변경은 기존 DB 에서 VACUUM 을 요구하는데, kebab 은 VACUUM 을 실행하지 않는다(#229 항목 참조). 0.4% 를 줄이자고 낼 비용이 아니다.
### 곁다리: 내가 만든 flaky test
`ingest_log_records_the_deleted_file_sweep`(#228 에서 추가)이 두 run 의 로그 중 뒤엣것을 파일명 정렬로 골랐다. run id 가 `<초 단위 타임스탬프>-<난수 hex>` 라 같은 초에 끝난 두 run 은 난수 쪽으로 정렬된다. 이번 전체 테스트에서 우연히 터져 잡았다. 첫 run 의 로그 집합을 먼저 기록해 두고 차집합으로 고르도록 고쳤다.
## 2026-08-16 — #228 sweep 구간이 진행바·로그에 표시되지 않음
### 무엇이 문제였나