LLM服务健康检查机制优化方案

最近在为公司大型语言模型服务做治理时，踩了一个大坑。原本的健康检查机制过于简单，只做了简单的ping检测，结果导致了线上服务雪崩。

问题复现

# 原始健康检查代码
import requests

def health_check():
    try:
        response = requests.get('http://localhost:8000/health', timeout=5)
        return response.status_code == 200
    except:
        return False

这个方案看似合理，但实际运行中发现：当模型服务负载过高时，虽然接口能响应，但响应时间超过10秒，导致整个监控系统超时，进而触发了错误的告警。

优化方案

采用多维度健康检查策略：

import time
import requests

class LLMHealthCheck:
    def __init__(self):
        self.timeout = 3
        
    def check_basic(self):
        try:
            response = requests.get('http://localhost:8000/health', timeout=self.timeout)
            return response.status_code == 200
        except:
            return False
    
    def check_performance(self):
        start_time = time.time()
        try:
            response = requests.post(
                'http://localhost:8000/inference',
                json={'prompt': 'test'},
                timeout=self.timeout
            )
            duration = time.time() - start_time
            return response.status_code == 200 and duration < 5.0
        except:
            return False
    
    def check_model_status(self):
        try:
            response = requests.get('http://localhost:8000/model/status', timeout=self.timeout)
            data = response.json()
            return data.get('status') == 'ready' and data.get('loaded_models', 0) > 0
        except:
            return False

实践建议

建议在服务启动时添加健康检查接口
配置合理的超时时间，避免阻塞
多维度监控：基础连接、性能响应、业务状态

这个优化让我们的LLM服务治理更加稳定可靠。

Bella965 · 2026-01-08T10:24:58

别再只看200状态码了，响应时间才是性能健康的核心指标。建议把超时阈值从5秒降到3秒，并增加P95延迟监控。

Paul191 · 2026-01-08T10:24:58

用POST测试推理接口是好思路，但别忘了加熔断机制。我见过太多服务被健康检查自己搞崩，加个Hystrix或tenacity装饰器防止单点故障。

Oliver703 · 2026-01-08T10:24:58

建议把健康检查拆成三级：基础连通性、性能基准、业务逻辑验证。不同级别失败触发不同告警策略，避免误报雪崩。

ColdMouth · 2026-01-08T10:24:58

监控系统要支持健康检查的异步化处理，别让一个慢查询阻塞整个探针队列。可以考虑用asyncio + aiohttp做非阻塞检测

LLM服务健康检查机制优化方案