LLM微服务负载均衡算法选择对比

在LLM微服务架构中，负载均衡算法的选择直接影响系统性能和用户体验。本文对比了三种主流负载均衡算法：轮询、加权轮询和最小连接数。

轮询算法实现

import random

class RoundRobin:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = servers
        self.index = 0
    
    def get_server(self):
        server = self.servers[self.index]
        self.index = (self.index + 1) % len(self.servers)
        return server

加权轮询实现

class WeightedRoundRobin:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = servers  # [(server, weight), ...]
        self.index = 0
        self.current_weight = 0
        
    def get_server(self):
        # 简化实现，实际需考虑权重分配逻辑
        return self.servers[self.index % len(self.servers)][0]

最小连接数算法

class LeastConnections:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = {server: 0 for server in servers}
        
    def get_server(self):
        return min(self.servers, key=self.servers.get)
        
    def update_connections(self, server, connections):
        self.servers[server] = connections

在实际部署中，建议根据以下场景选择：

1. 均匀分布请求选择轮询
2. 服务器性能差异大选择加权轮询
3. 动态负载选择最小连接数

通过Prometheus监控各算法表现，量化响应时间与吞吐量指标，持续优化微服务治理策略。