TensorFlow Serving负载均衡器配置参数调优实战

在TensorFlow Serving微服务架构中，负载均衡器配置直接影响模型服务的性能和稳定性。本文基于Docker容器化环境，提供完整的负载均衡参数调优方案。

环境准备 使用Docker Compose部署TF Serving集群，每个服务实例配置如下：

version: '3'
services:
  tf-serving-1:
    image: tensorflow/serving:latest
    ports:
      - "8501:8501"
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 2G

Nginx负载均衡配置

upstream tensorflow_servers {
    server 172.18.0.2:8501 weight=3;
    server 172.18.0.3:8501 weight=2;
    server 172.18.0.4:8501 weight=1;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_connect_timeout 30s;
        proxy_send_timeout 30s;
        proxy_read_timeout 30s;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

关键参数调优

1. weight：根据服务器性能分配权重，建议按CPU/内存资源比例设置
2. proxy_connect_timeout：设置为30s避免连接超时
3. proxy_send_timeout和proxy_read_timeout：均设为30s保证请求完整传输

性能测试 使用ab工具进行压力测试：

ab -n 1000 -c 100 http://load-balancer-ip/v1/models/model_name:predict

通过监控工具观察各节点负载，调整权重参数直至达到最优响应时间。