在模型服务部署后,数据库性能监控是保障模型推理质量的关键环节。以MySQL为例,当模型请求量激增时,慢查询会直接导致推理延迟上升。
具体监控方案:
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配置慢查询日志:在my.cnf中设置
slow_query_log = 1和long_query_time = 2,记录超过2秒的查询。 -
关键指标监控:通过
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Slow_queries'监控慢查询次数,同时采集INNODB_METRICS中的query_time字段。 -
告警配置:使用Prometheus监控慢查询计数器,设置阈值为每分钟超过5次时触发告警,通过Alertmanager推送钉钉或企业微信通知。
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可复现步骤:
- 执行
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; - 创建测试表并插入10万条数据
- 执行慢查询语句
SELECT * FROM table WHERE column NOT IN (1,2,3,...) - 观察慢查询日志文件
/var/lib/mysql/slow.log
- 执行
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性能优化:根据告警发现的慢查询SQL,添加合适的索引或重构查询逻辑。
该方案可直接部署在Kubernetes集群中,配合Prometheus Operator进行统一监控。

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