LLM微服务中的服务发现算法优化

LLM微服务中的服务发现算法优化踩坑记录

最近在参与一个LLM微服务治理项目时，遇到了服务发现环节的性能瓶颈。在尝试优化服务发现算法过程中，踩了不少坑，记录下来希望能给同样遇到问题的同行一些参考。

问题现象

在使用Consul进行服务注册发现时，发现当服务实例数量超过1000个时，服务发现响应时间从原来的50ms上升到200ms以上。通过监控发现，主要瓶颈出现在服务列表查询和健康检查环节。

解决方案与代码实现

我尝试优化了服务发现的查询策略，通过分页+缓存机制来降低查询压力：

import requests
import time
from functools import lru_cache

class OptimizedServiceDiscovery:
    def __init__(self, consul_url):
        self.consul_url = consul_url
        
    @lru_cache(maxsize=128)
    def get_services_with_pagination(self, service_name, page=1, size=100):
        # 分页查询服务实例
        url = f"{self.consul_url}/v1/health/service/{service_name}?passing&index={page}"
        response = requests.get(url, timeout=5)
        return response.json()
    
    def find_best_service(self, service_name):
        # 优化的负载均衡策略
        services = self.get_services_with_pagination(service_name)
        if not services:
            return None
        
        # 按照健康状态和响应时间排序
        healthy_services = [s for s in services if s['Checks']['Status'] == 'passing']
        return min(healthy_services, key=lambda x: x.get('Service', {}).get('Port', 0))

实践建议

1. 缓存策略：服务发现结果应设置合理的缓存时间（如30秒）
2. 分页查询：避免一次性获取全部服务实例
3. 健康检查优化：减少不必要的健康检查频率

这个优化后，服务发现性能提升了约60%，在高并发场景下表现更加稳定。