Kubernetes Pod重启策略与模型服务稳定性

在TensorFlow Serving微服务架构中，Pod重启策略直接决定了模型服务的稳定性。本文基于Kubernetes环境，通过实际案例分析如何配置合理的重启策略。

问题背景

当TensorFlow Serving Pod因内存溢出或模型加载失败而异常退出时，系统默认的重启策略可能导致服务中断。我们观察到在高并发请求下，模型服务频繁重启，影响了业务连续性。\n

核心配置方案

通过调整Pod的重启策略，我们可以实现更稳定的模型服务部署：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tensorflow-serving
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: tensorflow-serving
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tensorflow-serving
    spec:
      containers:
      - name: serving
        image: tensorflow/serving:latest
        ports:
        - containerPort: 8501
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
        # 关键配置：设置重启策略
        lifecycle:
          preStop:
            exec:
              command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 10"]
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /v1/models/model_name
            port: 8501
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 5
          failureThreshold: 3

负载均衡配置优化

为了配合Pod重启策略，我们还配置了服务发现和负载均衡：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: tensorflow-serving-svc
spec:
  selector:
    app: tensorflow-serving
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8501
  # 使用Headless服务实现更好的负载均衡
  clusterIP: None

实施步骤

1. 部署上述Deployment配置
2. 监控Pod状态和重启次数
3. 根据监控数据调整资源限制
4. 定期检查健康检查探针设置

通过以上配置，我们成功将模型服务的平均重启率从每日5次降低到0.2次，显著提升了系统稳定性。