LLM微服务架构中的资源隔离机制

在LLM微服务架构中，资源隔离是保障系统稳定性和性能的关键机制。本文将分享一种基于Kubernetes的资源隔离实践方案。

核心思路

通过为每个微服务实例设置CPU和内存的requests与limits，实现资源的硬性隔离。以一个问答服务为例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-qa-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-qa
  template:
    spec:
      containers:
      - name: qa-container
        image: my-llm-image:v1.0
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

复现步骤

1. 部署上述YAML配置到集群
2. 使用kubectl top命令监控资源使用情况
3. 通过stress工具模拟高负载测试

实践建议

• 根据服务特性合理设置requests/limits
• 定期审查资源使用数据，动态调整配置
• 结合Prometheus监控告警机制

此方案可有效防止单个服务耗尽系统资源，提升整体稳定性。