微服务环境下大模型服务容量规划策略

微服务环境下大模型服务容量规划策略踩坑记录

最近在为公司的大模型服务做容量规划时，踩了不少坑，分享一下经验教训。

问题背景

我们把原本单体的大模型服务拆分成多个微服务，但发现服务间调用频繁，导致整体性能下降。通过监控发现，CPU和内存使用率都达到了瓶颈。

容量规划实践

我采用以下步骤进行容量评估：

1. 基准测试：使用JMeter对单个服务进行压力测试

   ab -n 1000 -c 100 http://service:8080/api/model
   

2. 资源监控：通过Prometheus采集关键指标

   scrape_configs:
     - job_name: 'model-service'
       static_configs:
         - targets: ['localhost:9090']
   

3. 容量计算：根据峰值流量和响应时间计算QPS

踩坑总结

• 过度拆分导致服务间通信开销增加
• 忽视了缓存策略，频繁重复计算
• 没有考虑异步处理能力，造成请求堆积

建议采用服务网格进行治理，合理设置熔断和限流策略。