微服务架构下大模型服务的可扩展性踩坑记录
最近在尝试将大模型服务微服务化改造时，遇到了严重的可扩展性问题。原本以为简单的拆分就能解决性能瓶颈，结果却踩了几个大坑。
问题重现
首先，我们按照传统方式将大模型服务拆分为：
- 模型训练服务
- 模型推理服务
- 模型部署服务
但实际运行中发现，当并发请求激增时，服务间通信成为瓶颈。通过监控发现，模型推理服务的响应时间从50ms飙升到200ms。
复现步骤
- 启动多个微服务实例：
kubectl apply -f deployment.yaml
- 使用wrk进行压力测试：
wrk -t4 -c100 -d30s http://model-inference-service:8080/predict
- 监控服务指标：
import prometheus_client
# 检查延迟和错误率
latency = prometheus_client.Gauge('request_latency', 'Request latency')
error_rate = prometheus_client.Counter('request_errors', 'Request errors')
解决方案
最终通过引入服务网格和优化负载均衡策略，将可扩展性提升了3倍。建议在微服务架构中，优先考虑使用Istio等服务网格进行流量治理。
经验总结
微服务改造需要考虑服务间依赖关系，盲目拆分可能导致性能下降。
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