LLM微服务架构的高可用设计实践
在LLM微服务架构中，高可用性是保障系统稳定运行的核心要素。本文将分享一套基于监控驱动的高可用设计方案。
核心设计理念
采用"健康检查+自动熔断+动态扩容"的三重保障机制。通过Prometheus采集服务指标，结合Grafana进行可视化监控，实现故障的快速定位和自动恢复。
实施步骤
- 配置健康检查端点：在每个微服务中添加/health接口
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/health')
def health_check():
return jsonify({'status': 'healthy', 'timestamp': time.time()})
- 集成熔断器：使用Hystrix或Resilience4j实现服务降级
@HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultService")
public String callService(String param) {
// 业务逻辑
}
- 配置自动扩缩容策略：基于CPU使用率和响应时间触发Kubernetes HPA
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: llm-service-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: llm-service
minReplicas: 3
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
通过以上实践，我们实现了LLM微服务的高可用性保障，有效提升了系统稳定性和用户体验。
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