大模型服务中请求限流策略的设计与实现

大模型服务中请求限流策略的设计与实现

在大模型服务部署过程中，我们遇到了一个典型的限流问题。某客户在高峰期请求量达到1000+ QPS时，服务响应时间急剧上升，系统资源出现瓶颈。

问题分析

最初采用的是简单的令牌桶算法，通过固定速率生成令牌来控制请求。但在实际应用中发现：

1. 突发流量处理不当 - 突然的流量高峰导致大量请求被拒绝
2. 资源利用率低 - 在非高峰期资源浪费严重
3. 业务感知缺失 - 所有请求一视同仁，未区分优先级

解决方案

我们采用了混合限流策略：

import time
from collections import defaultdict

class HybridRateLimiter:
    def __init__(self):
        self.token_buckets = defaultdict(lambda: {
            'tokens': 100,  # 桶容量
            'rate': 50,    # 令牌生成速率
            'last_refill': time.time()
        })
        
    def is_allowed(self, user_id, request_type='default'):
        bucket = self.token_buckets[user_id]
        
        # 动态调整令牌桶参数
        if request_type == 'high_priority':
            bucket['tokens'] = min(500, bucket['tokens'] + 10)
            bucket['rate'] = 200
        else:
            bucket['tokens'] = min(100, bucket['tokens'] + 5)
            bucket['rate'] = 50
        
        # 检查是否有足够令牌
        if bucket['tokens'] > 0:
            bucket['tokens'] -= 1
            return True
        return False

实施效果

通过以上策略，我们实现了：

• 动态优先级控制 - 高优先级用户可获得更高限流额度
• 智能资源分配 - 根据实际负载动态调整令牌生成速率
• 业务友好性 - 突发流量处理能力提升约40%

建议在部署时先进行压力测试，根据实际场景调整参数。