大模型服务架构中的故障恢复策略

大模型服务架构中的故障恢复策略

在大模型服务部署中，故障恢复是保障系统稳定性的核心环节。本文将分享一套可复现的故障恢复策略设计。

核心恢复机制

1. 自动化健康检查

import asyncio
import aiohttp

async def health_check(model_url, timeout=5):
    try:
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(f"{model_url}/health", timeout=timeout) as response:
                return response.status == 200
    except Exception as e:
        print(f"Health check failed: {e}")
        return False

2. 智能熔断器模式

from functools import wraps
import time

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, failure_threshold=5, timeout=30):
        self.failure_threshold = failure_threshold
        self.timeout = timeout
        self.failure_count = 0
        self.last_failure_time = None
        
    def call(self, func):
        @wraps(func)
        async def wrapper(*args, **kwargs):
            if self._is_open():
                raise Exception("Circuit breaker is open")
            try:
                result = await func(*args, **kwargs)
                self._record_success()
                return result
            except Exception as e:
                self._record_failure()
                raise
        return wrapper

实际部署经验

在生产环境中，建议配置多级恢复策略：

1. 短期（1-5分钟）：自动重启服务实例
2. 中期（5-30分钟）：切换到备用模型版本
3. 长期（30分钟以上）：触发人工干预流程

通过日志监控和告警系统，确保故障能够及时被发现并处理。