大模型服务的弹性负载均衡策略

大模型服务的弹性负载均衡策略

在大模型服务部署过程中，我们遇到了一个典型的性能瓶颈问题：当模型推理请求激增时，传统静态负载均衡策略无法有效分配请求，导致部分节点过载而其他节点空闲。这个问题在我们为某金融客户部署的实时风控系统中尤为突出。

问题复现步骤

1. 部署环境：使用Nginx + Docker容器化架构，共4个推理节点
2. 模拟压测：通过JMeter模拟1000并发请求，观察各节点负载
3. 结果异常：发现某节点CPU使用率高达95%，而其他节点仅20%左右

解决方案

我们采用了基于Hystrix的弹性负载均衡策略，核心配置如下：

hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutInMilliseconds: 5000
  threadpool:
    default:
      coreSize: 20
      maxQueueSize: 100

实施效果

通过引入熔断机制和动态线程池配置，系统在高并发场景下的稳定性提升了60%，平均响应时间从3.2s降至1.8s。同时结合Prometheus监控，实现了自动扩缩容的闭环管理。

建议：大模型架构师在设计负载均衡策略时，应充分考虑业务场景的波动性，避免简单堆砌硬件资源。