TensorFlow Serving高并发场景下的负载均衡优化

在高并发场景下，TensorFlow Serving的负载均衡优化是保障模型服务稳定性的关键。本文基于Docker容器化部署，结合Nginx反向代理实现负载均衡配置方案。

首先，构建TensorFlow Serving Docker镜像：

FROM tensorflow/serving:latest
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8500", "--grpc_port=8501"]

然后配置Nginx负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.17.0.2:8500;
    server 172.17.0.3:8500;
    server 172.17.0.4:8500;
}
server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

部署后通过ab压力测试验证，可将并发请求数从单实例的200提升至600+。建议在生产环境使用keepalived实现高可用性。

关键优化点：

1. 合理设置worker数量
2. 配置适当的超时时间
3. 监控CPU和内存使用率