监控系统性能瓶颈分析

监控系统性能瓶颈分析

问题背景

最近在部署机器学习模型监控平台时，发现系统在高并发请求下出现明显性能下降。通过深入排查，定位到几个关键瓶颈。

核心监控指标配置

# CPU使用率告警
CPU_USAGE > 85% for 5m

# 内存使用率告警
MEMORY_USAGE > 90% for 3m

# 模型推理延迟告警
MODEL_LATENCY > 200ms for 1m

# API响应时间告警
API_RESPONSE_TIME > 500ms for 2m

# 请求队列长度告警
REQUEST_QUEUE_LENGTH > 100 for 1m

复现步骤

1. 使用JMeter模拟100并发请求测试模型接口
2. 监控Prometheus指标变化
3. 观察到CPU使用率在5分钟内持续超过85%
4. 模型推理延迟从平均20ms飙升至250ms

解决方案

配置了以下告警规则：

# 告警阈值优化
- CPU告警阈值调整为80%
- 内存告警阈值调整为85%
- 模型延迟告警设置为300ms

# 告警通知配置
ALERT_NAME:
  summary: "模型服务CPU使用率过高"
  description: "当前CPU使用率为{{value}}%，超过阈值80%"

实际效果

通过调整告警阈值和优化监控策略，系统在高负载下表现稳定，避免了因误报导致的频繁告警问题。