容器环境下TensorFlow服务的资源配额限制配置

在容器化部署TensorFlow Serving服务时，合理配置资源配额是确保服务稳定性的关键。本文将分享实际项目中遇到的资源限制问题及解决方案。

问题背景 在使用Docker部署TensorFlow Serving微服务时，我们发现模型推理服务经常出现内存溢出导致容器重启的问题。通过docker stats命令监控发现，容器内存使用量持续接近上限。

配置方案 首先，在Docker Compose文件中添加资源限制：

version: '3.8'
services:
  tensorflow-serving:
    image: tensorflow/serving:latest
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 4G
        reservations:
          memory: 2G
    ports:
      - "8501:8501"

其次，针对TensorFlow Serving服务本身，需要在启动参数中设置内存限制：

docker run -d \
  --memory=4g \
  --memory-swap=4g \
  --restart=always \
  -p 8501:8501 \
  tensorflow/serving:latest \
  --model_name=my_model \
  --model_base_path=/models

负载均衡配置 结合Nginx实现负载均衡时，需要设置适当的连接数限制：

upstream tensorflow_backend {
    server 172.18.0.2:8501 weight=1;
    server 172.18.0.3:8501 weight=1;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_backend;
        proxy_connect_timeout 3s;
        proxy_send_timeout 3s;
        proxy_read_timeout 3s;
    }
}

监控与优化 建议通过Prometheus+Grafana进行持续监控，重点关注内存使用率、CPU占用率和响应时间等指标，根据实际业务负载动态调整资源配额。