微服务架构下的大模型服务负载均衡策略踩坑记录
最近在尝试将大模型服务微服务化改造时，遇到了一个典型的负载均衡问题。原本以为简单的服务拆分就能解决性能瓶颈，结果却发现负载不均成了新问题。
问题背景
我们团队正在将一个大型语言模型服务拆分成多个微服务：文本生成、语义理解、知识检索等模块。按照社区规则，我们遵循了合理的服务划分原则，但在实际部署时发现部分服务节点负载过高。
踩坑过程
最初尝试使用Nginx进行反向代理，配置如下：
upstream model_backend {
server 192.168.1.10:8080;
server 192.168.1.11:8080;
server 192.168.1.12:8080;
}
location / {
proxy_pass http://model_backend;
}
结果发现所有请求都涌向了第一台服务器，因为Nginx默认采用轮询策略，无法感知各节点实际负载。通过Prometheus监控发现，某节点CPU使用率高达95%，而其他节点仅30%左右。\n
解决方案
最终采用了基于服务注册中心的智能负载均衡：
spring:
cloud:
loadbalancer:
retry:
enabled: true
strategy:
name: RoundRobin
配合自定义健康检查机制，确保负载均衡器能动态调整流量分配。同时在服务端增加了请求队列长度监控，避免单点过载。
经验总结
对于大模型微服务治理，建议采用具备动态感知能力的负载均衡策略，避免简单的轮询方式。监控指标包括CPU、内存、响应时间等关键参数。
复现步骤：
- 部署多个相同服务实例
- 使用Nginx轮询配置
- 观察各节点负载情况
- 对比智能负载均衡方案
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