大模型服务的故障恢复机制设计

在大模型系统部署中，故障恢复机制是保障服务高可用性的核心环节。本文将从架构设计角度，对比分析几种常见的故障恢复方案。

故障恢复策略对比

1. 基于心跳检测的主动恢复

import asyncio
import time

class HeartbeatMonitor:
    def __init__(self, service_name, timeout=30):
        self.service_name = service_name
        self.timeout = timeout
        self.last_heartbeat = time.time()
        
    async def monitor(self):
        while True:
            if time.time() - self.last_heartbeat > self.timeout:
                await self.trigger_recovery()
            await asyncio.sleep(5)
            
    async def trigger_recovery(self):
        print(f"{self.service_name} 超时，触发自动恢复")
        # 实现具体的恢复逻辑

2. 基于服务状态的被动恢复

通过监控服务指标，当QPS、响应时间等指标异常时自动重启服务。

实际部署建议

1. 多级恢复机制：结合主动和被动恢复，避免单一故障点
2. 灰度恢复：小范围逐步恢复，降低全量恢复风险
3. 状态一致性检查：恢复前确保数据一致性

可复现步骤

1. 部署心跳监控服务
2. 模拟服务宕机场景
3. 观察恢复机制执行情况
4. 记录恢复时间与成功率