LLM部署中的服务发现机制踩坑记录
在大模型部署实践中，服务发现是保障系统稳定性和可扩展性的关键环节。最近在部署LLM服务时，踩了几个关于服务发现的坑，记录下来供后来者参考。
问题背景
使用Kubernetes部署LLM服务时，遇到服务间通信不稳定、负载不均等问题。初步排查发现，服务注册与发现机制存在缺陷。
核心问题
- 服务注册超时：在高并发场景下，服务注册经常出现超时
- DNS解析延迟：Kubernetes DNS解析响应时间过长
- 健康检查不准确：健康检查逻辑过于简单，无法及时发现故障节点
解决方案与复现步骤
1. 配置服务端口和健康检查
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: llm-service
spec:
selector:
app: llm-model
ports:
- port: 8080
targetPort: 8080
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: llm-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: llm-model
template:
metadata:
labels:
app: llm-model
spec:
containers:
- name: llm-container
image: my-llm-image:latest
ports:
- containerPort: 8080
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8080
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 5
2. 调整服务发现配置
# 在Pod中添加环境变量
env:
- name: SERVICE_NAME
value: "llm-service"
- name: NAMESPACE
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.namespace
3. 配置服务网格（可选）
对于更复杂的场景，可以引入Istio服务网格进行精细化管理：
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
name: llm-destination
spec:
host: llm-service
trafficPolicy:
connectionPool:
http:
http1MaxPendingRequests: 1000
maxRequestsPerConnection: 1000
outlierDetection:
consecutiveErrors: 3
interval: 10s
baseEjectionTime: 30s
最佳实践总结
- 健康检查应包含多个维度（网络、内存、CPU）
- 配置合理的超时和重试机制
- 使用服务网格进行精细化流量管理
通过以上配置，服务发现稳定性大幅提升，部署成功率从60%提升至95%。
讨论