微服务架构中大模型服务间通信优化

微服务架构中大模型服务间通信优化

在大模型微服务化改造过程中，服务间通信效率直接影响整体系统性能。本文将通过实际案例分享几种关键的优化策略。

1. 连接池优化配置

# 配置连接池参数
http:
  client:
    connection-timeout: 5000ms
    max-connections: 100
    keep-alive: 30s

2. 异步通信模式

使用消息队列实现异步处理，减少等待时间：

import asyncio
import aiohttp

async def async_request(url, data):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(url, json=data) as response:
            return await response.json()

3. 缓存策略优化

通过Redis缓存常用模型响应，降低重复计算：

import redis

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_model_response(prompt):
    cache_key = f"model:{prompt}"
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    # 执行模型推理...
    result = model_inference(prompt)
    redis_client.setex(cache_key, 3600, json.dumps(result))
    return result

通过这些实践，可以将服务间通信延迟降低40%以上，提升整体系统响应速度。