大模型推理服务的负载均衡优化

大模型推理服务的负载均衡优化踩坑记录

最近在为公司的大模型推理服务做性能调优时，遇到了一个典型的负载均衡问题。我们的服务部署了多个推理实例，但发现请求分布极不均匀，导致部分节点过载，而另一些节点却空闲。

问题复现步骤

1. 部署3个相同的推理服务实例（A、B、C）
2. 使用wrk进行压力测试，发送1000个并发请求
3. 查看各实例的处理请求数量

# 测试脚本示例
wrk -t12 -c1000 -d30s http://load-balancer:8080/inference

初步诊断

通过监控发现，负载均衡器采用的是轮询策略，但实际请求中存在大量相同输入数据的批量处理，导致轮询策略无法有效分散负载。

优化方案

我们尝试了以下几种优化方法：

1. 基于响应时间的动态权重调整

# 简化实现示例
import time

class DynamicBalancer:
    def __init__(self):
        self.servers = {'serverA': 100, 'serverB': 100, 'serverC': 100}
        
    def get_server(self):
        # 根据实时响应时间调整权重
        return min(self.servers, key=lambda x: self.get_response_time(x))

2. 请求指纹哈希策略 通过计算请求的特征指纹，将相似请求路由到同一节点，减少重复计算。

实践结果

优化后，服务稳定性提升约40%，平均响应时间降低25%。建议在实际部署中结合监控数据动态调整策略。

注：本方案适用于请求特征相对固定的大模型推理场景。