微服务架构下大模型服务的稳定性保障

微服务架构下大模型服务的稳定性保障

在大模型微服务化改造过程中，稳定性保障是核心挑战。本文将从监控、限流、熔断等维度分享实践经验。

核心问题分析

大模型服务面临高并发、低延迟的双重压力，单一服务故障可能引发雪崩效应。需要建立完善的治理机制。

监控体系建设

# Prometheus + Grafana 监控配置
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
metrics_path: '/actuator/prometheus'

熔断机制实现

@SentinelResource(fallback = "handleFallback")
public ResponseEntity<String> predict(@RequestBody Map<String, Object> request) {
    // 大模型推理逻辑
    return modelService.predict(request);
}

public ResponseEntity<String> handleFallback(Map<String, Object> request, BlockException ex) {
    return ResponseEntity.status(503).body("服务熔断中");
}

限流策略配置

# Hystrix 熔断器配置
hystrix:
  command:
    default:
      circuitBreaker:
        enabled: true
        requestVolumeThreshold: 20
        sleepWindowInMilliseconds: 5000

通过以上实践，可有效提升大模型微服务的稳定性。