微服务监控中大模型服务的异常处理

在大模型微服务治理中，异常处理是保障系统稳定性的关键环节。本文分享一个典型的监控异常处理实践案例。

问题场景：某AI服务在高并发请求下出现响应超时，通过Prometheus监控发现model_inference_duration_seconds指标出现明显峰值。

复现步骤：

1. 使用以下Python代码模拟高并发请求测试

import asyncio
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def test_model_api(url, num_requests=100):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [session.get(url) for _ in range(num_requests)]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        return responses

2. 观察到请求成功率下降，错误码为504

解决方案：

1. 添加熔断器模式，使用Hystrix或Resilience4j进行异常降级
2. 设置超时时间阈值，超过设定时间直接返回默认结果
3. 增加重试机制，避免单次失败导致服务雪崩

通过这种监控驱动的异常处理方式，我们能够快速定位问题并提供稳定的服务保障。