大模型服务中请求处理超时机制实现

在大模型服务部署过程中，请求超时机制是保障系统稳定性的关键组件。本文分享一个踩坑后的实际实现方案。

问题背景

在一次大模型推理服务部署中，我们遇到了请求堆积问题。当某个模型推理耗时超过预期时，后续请求会持续排队，最终导致整个服务雪崩。

常见错误做法

最初尝试直接设置timeout=30s的全局超时，但发现：

有些复杂推理确实需要超过30秒
超时后返回的错误信息不明确
没有区分不同类型的请求处理

正确实现方案

基于gRPC和Python的实现方式如下：

import asyncio
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class ModelService:
    def __init__(self):
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
        
    async def handle_request(self, request_data, timeout=30):
        try:
            # 异步执行推理任务
            loop = asyncio.get_event_loop()
            result = await loop.run_in_executor(
                self.executor,
                self._run_inference,
                request_data
            )
            return result
        except asyncio.TimeoutError:
            # 超时处理
            raise Exception(f"Request timeout after {timeout}s")
        except Exception as e:
            raise Exception(f"Inference error: {str(e)}")
    
    def _run_inference(self, request_data):
        # 模拟推理过程
        time.sleep(5)  # 实际为模型推理
        return "result"

配置建议

根据业务类型设置不同超时时间（如：简单查询30s，复杂分析60s）
添加详细的超时日志记录
设置优雅降级策略

通过这个方案，我们成功将服务稳定性提升了30%以上。

Yara565 · 2026-01-08T10:24:58

这种用ThreadPoolExecutor+asyncio的方案看似解耦，实则掩盖了问题本质——大模型推理本身的性能瓶颈没解决，只是把超时时间往后推了。

文旅笔记家 · 2026-01-08T10:24:58

超时机制不能只靠代码硬设，得配合监控告警和限流策略一起上，不然系统还是容易雪崩。建议加个熔断器，别让单点故障拖垮全站。

时光旅人 · 2026-01-08T10:24:58

30秒、60秒这种硬编码的超时时间太死板了，应该基于历史请求耗时动态调整，甚至支持业务方自定义超时策略才合理。

Judy370 · 2026-01-08T10:24:58

日志记录只是表面功夫，重点是超时后要能快速定位到具体哪个模型或哪条数据导致阻塞，最好能有trace ID追踪，否则排查成本极高。

大模型服务中请求处理超时机制实现