LLM微服务中的资源调度策略优化

LLM微服务中的资源调度策略优化踩坑记录

最近在尝试将大语言模型微服务化改造过程中，遇到了一个典型的资源调度问题。原本的单体LLM服务在高并发场景下经常出现内存溢出和响应延迟过高的情况。

问题复现步骤

1. 部署了三个微服务：embedding-service、llm-inference、prompt-router
2. 在压力测试中发现，当同时请求超过50个并发时，llm-inference服务内存使用率飙升到95%
3. 通过k8s监控发现，Pod的资源requests和limits设置不合理

踩坑过程

最初尝试通过增加CPU和内存的limit来解决问题，但发现这样只是掩盖了问题本质。真正的优化策略应该基于实际负载动态调整。

解决方案代码片段

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llm-inference
spec:
  containers:
  - name: inference
    image: my-llm:v1.0
    resources:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "2Gi"
        cpu: "500m"

关键优化点

• 启用Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 实现自动扩缩容
• 配置合理的资源请求和限制值
• 添加内存监控告警，设置阈值为80%

最终通过这些策略调整，服务稳定性提升显著，响应时间从平均3.2s降低到1.1s。