服务降级机制实现细节

服务降级机制实现细节

在机器学习模型监控平台中，服务降级是保障系统稳定性的关键机制。本文详细阐述如何基于Prometheus和Grafana构建完整的降级体系。\n

核心监控指标配置

首先配置关键性能指标：

• 模型响应时间：model_response_time_seconds{quantile="0.99"}
• 错误率：rate(model_error_total[5m])
• 请求成功率：1 - rate(model_error_total[5m]) / rate(model_request_total[5m])
• CPU使用率：rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])

降级策略实现

# prometheus规则配置
groups:
- name: model_alerts
  rules:
  - alert: ModelLatencyHigh
    expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (job)) > 2
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型响应延迟过高"
  - alert: ModelErrorRateHigh
    expr: rate(model_error_total[5m]) / rate(model_request_total[5m]) > 0.1
    for: 2m
    labels:
      severity: warning

自动降级逻辑

当满足以下条件时触发降级：

1. 响应时间连续3分钟超过2秒
2. 错误率超过10%

配置Nginx或API网关的降级规则：

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=api:10m rate=10r/s;
limit_req zone=api burst=20 nodelay;

降级回滚机制

通过服务健康检查实现自动恢复，当指标恢复正常后自动取消降级状态。