LLM微服务调用链路分析实践

在大模型微服务化改造过程中，链路追踪是保障系统可观测性的关键环节。本文分享如何通过OpenTelemetry实现LLM微服务调用链路分析。

实践背景

当我们将大模型服务拆分为多个微服务后，服务间的调用关系变得复杂，传统的日志分析已难以满足快速定位问题的需求。通过链路追踪，我们可以清晰地看到一次请求在各个服务间的流转路径。

核心实现步骤

1. 依赖引入：在各服务中添加OpenTelemetry依赖

<dependency>
    <groupId>io.opentelemetry</groupId>
    <artifactId>opentelemetry-sdk</artifactId>
    <version>1.28.0</version>
</dependency>

2. 配置追踪器：配置OpenTelemetry SDK并设置exporter

Tracer tracer = OpenTelemetrySdk.builder()
    .setTracerProvider(SdkTracerProvider.builder()
        .addSpanProcessor(BatchSpanProcessor.builder(
            OtlpGrpcSpanExporter.builder()
                .setEndpoint("http://otel-collector:4317")
                .build())
        .build())
    .build()
    .getTracer("llm-service");

3. 服务间追踪：在微服务调用处添加span

Span span = tracer.spanBuilder("model-inference")
    .startSpan();
try (Scope ignored = span.makeCurrent()) {
    // 调用LLM推理服务
    String result = llmService.infer(input);
} finally {
    span.end();
}

实践效果

通过链路追踪，我们能够快速定位到慢调用、错误节点，并建立服务依赖关系图谱，为后续的性能优化和故障排查提供了有力支撑。

复现建议

建议在本地或测试环境部署OpenTelemetry Collector，配置合适的exporter后，在现有微服务中按上述方式添加追踪代码即可开始实践。