模型服务的故障恢复测试
在大模型生产环境中，服务稳定性至关重要。本文将介绍如何通过模拟常见故障场景来验证模型服务的自动恢复能力。
测试目标
验证模型服务在以下故障情况下的恢复能力：
- 服务进程崩溃
- 网络中断
- 内存溢出
- 存储空间不足
核心测试步骤
- 环境准备：部署基于FastAPI的模型服务，配置健康检查端点
from fastapi import FastAPI
import time
app = FastAPI()
health_status = "healthy"
@app.get("/health")
def health_check():
return {"status": health_status}
@app.get("/predict")
def predict(text: str):
# 模拟模型推理
return {"result": f"processed: {text}"}
- 故障注入：使用脚本模拟服务中断
# 停止服务进程
pkill -f fastapi
# 或者直接修改健康状态
python -c "import requests; requests.put('http://localhost:8000/health', json={'status': 'unhealthy'})"
- 恢复验证：监控服务自动重启和恢复过程
# 检查服务是否自动重启
while true; do
if curl -f http://localhost:8000/health > /dev/null; then
echo "Service is healthy"
break
fi
sleep 1
done
- 结果分析：记录恢复时间和服务可用性
最佳实践建议
- 配置合适的重启策略和超时机制
- 建立服务监控告警体系
- 定期进行故障恢复演练
通过这样的测试，可以确保模型服务在真实故障情况下能够快速恢复正常运行，保障生产环境的稳定性。
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