微服务架构下大模型服务限流策略

在大模型微服务架构中，合理的限流策略是保障系统稳定性的关键。本文将分享一种基于Sentinel的限流实践方案。

限流核心原理

限流通过控制单位时间内请求数量来保护后端服务不被瞬时流量冲垮。在大模型服务场景下，由于单次推理耗时较长，需要更精细的控制策略。

实践步骤

1. 引入Sentinel依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

2. 配置限流规则：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8080
      flow:
        rule:
          - resource: model-inference
            count: 10
            grade: 1
            strategy: 0

3. 实现限流降级：

@RestController
public class ModelController {
    @SentinelResource(fallback = "fallbackHandler")
    @PostMapping("/model/inference")
    public ResponseEntity<String> inference(@RequestBody Map<String, Object> request) {
        // 大模型推理逻辑
        return ResponseEntity.ok().body("result");
    }
    
    public ResponseEntity<String> fallbackHandler(Map<String, Object> request, BlockException ex) {
        return ResponseEntity.status(429).body("请求过于频繁，请稍后再试");
    }
}

配置建议

• 限流阈值根据大模型推理耗时动态调整
• 结合监控面板实时观察服务状态
• 合理设置降级策略避免雪崩效应

通过上述实践，可有效保障大模型服务的稳定性。