模型服务请求处理吞吐量监控系统

监控指标定义

在模型服务中，我们重点关注以下吞吐量相关指标：

QPS (Queries Per Second): 每秒请求数
P95延迟: 95%请求的响应时间
错误率: 请求失败比例
并发请求数: 同时处理的请求数

Prometheus监控配置

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

监控指标暴露代码示例

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge
from flask import Flask, request
import time

app = Flask(__name__)

request_count = Counter('model_requests_total', 'Total requests', ['endpoint'])
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration')
active_requests = Gauge('model_active_requests', 'Active requests')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    start_time = time.time()
    active_requests.inc()
    try:
        # 模型预测逻辑
        result = model.predict(request.json)
        request_count.labels(endpoint='/predict').inc()
        return result
    finally:
        duration = time.time() - start_time
        request_duration.observe(duration)
        active_requests.dec()

告警配置方案

创建告警规则文件 model-alerts.yml：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: HighQPS
    expr: rate(model_requests_total[5m]) > 1000
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型服务QPS过高"
      description: "每秒请求数超过1000，当前{{ $value }}"

  - alert: HighLatency
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2
    for: 3m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型服务延迟过高"
      description: "95%请求延迟超过2秒"

告警集成

配置告警接收器，将告警推送到钉钉群：

route:
  receiver: 'dingtalk'
  routes:
  - match:
      alertname: "HighQPS"
    receiver: "dingtalk"
receivers:
- name: "dingtalk"
  webhook_configs:
  - url: "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=your-token"

通过以上配置，可实现对模型服务吞吐量的实时监控和自动告警。建议每小时检查一次指标趋势，确保系统稳定运行。

Luna183 · 2026-01-08T10:24:58

QPS和P95延迟是模型服务的生死线，别等到用户投诉才想起监控。我之前项目里，P95突然从200ms飙到2s，排查才发现是某个模型节点负载过高，提前设置好阈值告警能省下无数调试时间。

星辰之海姬 · 2026-01-08T10:24:58

监控指标要结合业务场景定，比如金融风控服务对延迟敏感，电商推荐可以容忍稍高延迟。别一味追求QPS，错误率和并发数才是稳定性的关键，我见过很多系统只看吞吐量，结果线上出大问题。

绮丽花开 · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus配置里别忘了加`relabel_configs`做标签清洗，不然指标爆炸式增长会把监控系统拖垮。我在一个微服务集群里，没做标签去重，监控面板直接卡死，后来统一加了service_name标签才恢复正常。

BrightStone · 2026-01-08T10:24:58

代码层面暴露指标要细粒度，比如按endpoint分类、模型版本区分。我之前只统计总请求数，后来发现某个模型版本请求量激增导致性能下降，细粒度监控让我快速定位问题，比看整体数据靠谱多了。

模型服务请求处理吞吐量监控系统