LLM部署中的服务降级机制

在LLM部署实践中，服务降级机制是保障系统稳定性的关键环节。本文将对比分析两种主流降级策略：熔断降级和缓存降级，并提供可复现的实现方案。

熔断降级

当模型服务出现异常时，通过熔断器快速失败，避免雪崩效应。使用Resilience4j实现：

CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.ofDefaults("model-service");

// 包装调用
Supplier<String> circuitBreakerCall = CircuitBreaker.decorateSupplier(
    circuitBreaker, 
    () -> modelClient.invoke(prompt)
);

try {
    String result = circuitBreakerCall.get();
} catch (Exception e) {
    // 降级处理
    result = fallbackResponse;
}

缓存降级

通过预热缓存，当模型响应超时或失败时返回缓存结果。使用Redis实现：

import redis
import time

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def model_call_with_cache(prompt):
    cache_key = f"llm_cache:{hash(prompt)}"
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return cached.decode('utf-8')
    
    # 调用模型服务
    try:
        result = model_service.invoke(prompt)
        redis_client.setex(cache_key, 300, result)  # 缓存5分钟
        return result
    except Exception:
        return fallback_response

实践建议

建议结合两种机制，构建多层防护体系。在生产环境部署时，应配置合理的熔断阈值和缓存策略，确保系统在高负载下仍能提供基础服务。