模型推理队列积压处理机制

模型推理队列积压处理机制踩坑记录

问题背景

在生产环境部署的模型服务出现严重队列积压，平均等待时间从50ms飙升至3.2s，导致业务响应延迟。经过排查发现，模型推理队列积压主要由以下因素造成：

核心监控指标配置

# 监控指标配置文件
metrics:
  queue_length:  # 队列长度
    threshold: 1000
    alert_level: critical
  queue_wait_time:  # 等待时间
    threshold: 500ms
    alert_level: warning
  model_latency:  # 推理延迟
    threshold: 200ms
    alert_level: critical
  throughput:  # 吞吐量
    threshold: 1000 req/s
    alert_level: warning

告警配置方案

# 告警触发逻辑
from prometheus_client import Gauge, Counter
import time

queue_length = Gauge('model_queue_length', 'Current queue length')
wait_time = Gauge('model_wait_time_ms', 'Average wait time in ms')

def check_queue_status():
    if queue_length._value() > 1000:
        # 发送告警邮件
        send_alert("队列积压严重", f"当前队列长度: {queue_length._value()}")
        # 自动扩容
        auto_scale_up()
    elif wait_time._value() > 500:
        send_alert("响应延迟过高", f"平均等待时间: {wait_time._value()}ms")

复现步骤

1. 模拟高并发请求：ab -n 10000 -c 200 http://localhost:8000/predict
2. 查看Prometheus监控面板中queue_length指标
3. 观察告警是否正常触发

解决方案

通过增加模型服务实例数，将队列长度从1500降至150，问题解决。建议配置自动扩缩容策略避免人工干预。

注意：不要盲目提高并发数，需结合服务器资源进行调优。