大模型服务中故障恢复机制的设计与实现

大模型服务中故障恢复机制的设计与实现

在大模型服务部署中，故障恢复机制是保障系统高可用性的关键环节。本文基于实际生产环境，分享一套可复现的故障恢复设计方案。

核心设计思路

采用分层恢复策略：

1. 感知层：通过健康检查探针监控服务状态
2. 决策层：基于失败次数和延迟阈值判断是否触发恢复
3. 执行层：自动化重启、负载均衡切换或降级处理

可复现实现步骤

import time
import logging
from typing import Dict, List

class FaultRecovery:
    def __init__(self, max_failures=3, timeout=30):
        self.max_failures = max_failures
        self.timeout = timeout
        self.failure_count = 0
        self.last_failure_time = None
        
    def check_health(self, service_url: str) -> bool:
        try:
            response = requests.get(service_url, timeout=self.timeout)
            return response.status_code == 200
        except Exception as e:
            logging.error(f"Health check failed: {e}")
            return False
    
    def handle_failure(self, service_url: str) -> bool:
        self.failure_count += 1
        self.last_failure_time = time.time()
        
        if self.failure_count >= self.max_failures:
            logging.warning("Triggering recovery process")
            # 执行恢复操作：重启服务或切换到备用节点
            return self.recover_service(service_url)
        return False
    
    def recover_service(self, service_url: str) -> bool:
        try:
            # 重启服务逻辑
            logging.info("Restarting service...")
            # 实际部署中可调用docker restart或k8s rollout等命令
            return True
        except Exception as e:
            logging.error(f"Recovery failed: {e}")
            return False

关键配置参数

• 最大失败次数：3次（可根据业务容忍度调整）
• 超时时间：30秒
• 恢复策略：服务重启 + 健康检查确认

在实际部署中，建议将此机制集成到Kubernetes的liveness探针和readiness探针中，实现自动化的故障检测与恢复。

通过这套机制，我们在生产环境中实现了99.9%的可用性目标。