LLM微服务架构下的数据处理流程

LLM微服务架构下的数据处理流程踩坑记录

在将大语言模型微服务化改造过程中，我们遇到了一个典型的治理问题：数据在微服务间流转时出现的不一致现象。这个问题在DevOps实践中非常常见。

问题复现步骤

1. 首先部署了三个微服务：prompt-service、llm-engine、response-service
2. 在prompt-service中处理用户输入并序列化为JSON格式
3. 通过消息队列将数据发送到llm-engine
4. llm-engine处理后返回结果给response-service

核心问题

在实际测试中发现，当并发请求达到50+时，response-service接收到的数据会出现字段缺失现象。通过日志分析定位到消息队列的序列化/反序列化环节。

解决方案

# 在服务间通信时使用统一的schema定义
from pydantic import BaseModel

class PromptData(BaseModel):
    user_id: str
    prompt_text: str
    timestamp: int
    metadata: dict = {}

# 序列化时确保数据一致性
prompt_data = PromptData(
    user_id="user_123",
    prompt_text="你好",
    timestamp=1640995200
)

# 使用JSON序列化而非直接转换
serialized_data = prompt_data.json(by_alias=True)

监控建议

在response-service中添加数据完整性检查监控：

import logging

def validate_response(response):
    required_fields = ['user_id', 'response_text', 'timestamp']
    for field in required_fields:
        if field not in response:
            logging.error(f"缺失字段: {field}")
            return False
    return True

通过标准化数据格式和加强监控，我们成功解决了跨服务的数据一致性问题。