LLM微服务中的数据处理流程优化踩坑记录
最近在参与LLM微服务治理项目时，遇到了一个典型的数据处理瓶颈问题。我们的模型服务拆分为多个微服务，包括文本预处理、特征提取、模型推理和结果后处理等模块。
问题发现
通过Prometheus监控发现，预处理服务的响应时间从原来的150ms飙升到800ms，分析发现是由于数据序列化/反序列化过程效率低下。在微服务间传输的数据包体积过大，导致网络延迟增加。
解决方案与踩坑过程
最初尝试通过压缩算法优化传输数据，但发现压缩/解压耗时反而增加了整体处理时间。最终采用以下方案：
# 优化前的低效方式
import pickle
serialized_data = pickle.dumps(raw_data)
# 优化后的高效方式
import orjson
import msgpack
class OptimizedDataProcessor:
def serialize(self, data):
# 使用orjson替代pickle
return orjson.dumps(data)
def deserialize(self, data):
return orjson.loads(data)
# 微服务配置优化
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 1024 * 1024 # 限制请求大小
实践效果
通过上述优化，数据处理效率提升了65%，微服务间通信延迟降低至300ms以内。同时配合增加熔断机制和超时设置，确保系统稳定性。
建议在LLM微服务改造过程中，重点关注数据传输层的性能瓶颈，避免因过度服务拆分导致的数据传输开销。
讨论