机器学习模型推理过程中缓存失效检测

机器学习模型推理过程中缓存失效检测

缓存失效监控指标

在模型推理服务中，缓存命中率是核心监控指标。当缓存失效时，会导致以下异常：

• 缓存命中率下降：阈值设置为85%，低于该值触发告警
• 响应时间突增：平均响应时间超过基准值200%以上
• CPU使用率飙升：持续3分钟内CPU使用率超过90%
• 内存频繁GC：每分钟GC次数超过10次

告警配置方案

# prometheus告警规则配置
groups:
- name: model-cache-alerts
  rules:
  - alert: CacheHitRateBelowThreshold
    expr: rate(model_cache_hits[5m]) / rate(model_cache_requests[5m]) < 0.85
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "缓存命中率低于85%"
      description: "当前缓存命中率为 {{ $value }}，请检查缓存策略"

  - alert: CacheMissRateSpike
    expr: rate(model_cache_misses[1m]) > 100
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "缓存失效速率异常"
      description: "每秒缓存失效次数超过100次，可能需要重新加载模型"

复现步骤

1. 启动模型服务并配置缓存策略
2. 模拟高并发请求，观察指标变化
3. 手动清除缓存后验证告警触发
4. 查看Prometheus告警面板确认告警状态

缓存失效处理流程

• 发现缓存失效后，立即触发模型重新加载
• 记录失效时间点和原因分析
• 优化缓存策略，延长缓存生命周期