基于Haproxy的TensorFlow Serving负载均衡实战配置

在TensorFlow Serving微服务架构中，负载均衡是确保模型服务高可用性和性能的关键环节。本文将详细介绍如何使用Haproxy实现TensorFlow Serving的负载均衡配置。

环境准备

首先部署两个TensorFlow Serving实例，使用Docker容器化部署：

# 启动第一个TensorFlow Serving容器
sudo docker run -d --name tf-serving-1 \
  -p 8501:8501 -p 8500:8500 \
  tensorflow/serving:latest \
  --model_base_path=/models/model1

# 启动第二个TensorFlow Serving容器
sudo docker run -d --name tf-serving-2 \
  -p 8502:8501 -p 8501:8500 \
  tensorflow/serving:latest \
  --model_base_path=/models/model2

Haproxy配置文件

创建haproxy.cfg文件：

global
    daemon
    maxconn 4096
    tune.ssl.default-dh-param 2048

defaults
    mode http
    timeout connect 5000ms
    timeout client 50000ms
    timeout server 50000ms

frontend tensorflow_frontend
    bind *:8080
    default_backend tensorflow_backend

backend tensorflow_backend
    balance roundrobin
    option httpchk GET /v1/models
    server tf1 127.0.0.1:8501 check
    server tf2 127.0.0.0.1:8502 check

部署与验证

启动Haproxy负载均衡器：

sudo docker run -d --name haproxy \
  -p 8080:8080 -v $(pwd)/haproxy.cfg:/usr/local/etc/haproxy/haproxy.cfg \
  haproxy:latest

测试负载均衡效果：

# 轮询访问
for i in {1..10}; do
  curl -s http://localhost:8080/v1/models | grep -E "model_name|version"
  echo ""
done

通过以上配置，实现了基于Docker容器化部署的TensorFlow Serving集群，并通过Haproxy实现负载均衡，确保服务高可用性。

Eve219 · 2026-01-08T10:24:58

这篇文章的实战配置看似完整，但忽略了实际生产环境中TensorFlow Serving的健康检查策略和会话保持问题，建议加入基于模型版本号的权重分配机制。

星空下的约定 · 2026-01-08T10:24:58

Haproxy配置中使用了轮询算法，但在模型推理任务中，这种简单负载均衡可能造成请求不均，应考虑引入基于响应时间或并发数的动态调度策略。

CrazyDance · 2026-01-08T10:24:58

容器化部署虽便捷，但未提及网络隔离与资源限制设置，容易引发服务雪崩。建议明确指定Docker的--memory和--cpus参数以保障稳定性。

基于Haproxy的TensorFlow Serving负载均衡实战配置