微服务架构下大模型服务性能瓶颈

微服务架构下大模型服务性能瓶颈踩坑记录

最近在将大模型服务微服务化改造过程中，遇到了严重的性能瓶颈问题。分享一下踩坑经历。

问题现象

在将原本单体的大模型服务拆分为多个微服务后，发现服务间调用延迟从原来的50ms飙升到300ms+，特别是在处理复杂推理请求时，QPS下降了近70%。

复现步骤

1. 部署环境：使用K8s集群，每个服务实例配置2CPU 4GB内存
2. 负载测试代码：

import requests
import time

def test_performance():
    start = time.time()
    for i in range(100):
        response = requests.post('http://model-service/api/inference', 
                              json={'prompt': '测试文本'})
    end = time.time()
    print(f'平均延迟: {(end-start)/100*1000:.2f}ms')

3. 问题复现：在高并发场景下，服务间调用出现大量超时

根本原因分析

通过Prometheus监控发现：

• 服务间HTTP调用耗时增加
• 网络连接池配置不合理
• 缓存机制缺失导致重复计算

解决方案

1. 优化服务间通信：使用gRPC替代HTTP，减少序列化开销
2. 增加连接池配置：max_connections=100
3. 引入Redis缓存层，对频繁请求进行缓存
4. 添加熔断器机制防止级联故障

这次踩坑让我深刻认识到微服务治理的重要性，特别是在大模型场景下，每个服务的性能都直接影响整体体验。