微服务负载均衡策略实施

微服务负载均衡策略实施踩坑记录

背景

在构建ML模型监控平台时，我们部署了基于Kubernetes的微服务架构，其中模型推理服务需要实现有效的负载均衡策略。

实施过程

最初我们使用了默认的Round Robin策略，但发现模型服务存在明显的性能瓶颈。通过监控发现，部分Pod的CPU使用率持续超过80%，而其他Pod资源利用率极低。

具体配置方案

# 基于CPU使用率的HPA配置
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-inference
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

关键监控指标

• CPU使用率：设置告警阈值为85%
• 内存使用率：设置告警阈值为80%
• 响应时间：P95超过200ms触发告警
• QPS：低于预设阈值30%时告警

踩坑总结

在实施过程中，我们发现HPA策略需要配合resource.limits和requests配置，否则会出现Pod频繁重启的情况。建议所有微服务都设置合理的资源请求和限制。