微服务调用成功率监控

微服务调用成功率监控

在机器学习模型的生产环境中，微服务调用成功率是衡量系统稳定性的关键指标。当模型依赖多个微服务进行数据处理时，任何一个服务的调用失败都可能导致整个推理链路中断。

监控指标定义

我们重点关注以下三个核心指标：

• 成功率 = 成功调用次数 / 总调用次数 × 100%
• 平均响应时间 = 所有成功请求的平均耗时
• 错误率 = 失败调用次数 / 总调用次数 × 100%

告警配置方案

# Prometheus告警规则配置
ALERT MicroserviceCallFailure
  IF rate(http_requests_total{status="5xx"}[5m]) > 0.05
  FOR 2m
  ANNOTATIONS {
    summary = "微服务调用失败率超过5%",
    description = "在过去5分钟内，{{ $labels.job }}服务的5xx错误率超过5%，当前值为{{ $value }}"
  }

ALERT HighLatencyService
  IF histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2.0
  FOR 3m
  ANNOTATIONS {
    summary = "服务响应时间超过阈值",
    description = "95%的请求延迟超过2秒，当前延迟为{{ $value }}秒"
  }

复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 在微服务中添加指标收集代码
3. 配置上述告警规则
4. 模拟高负载测试，观察告警触发

通过实时监控调用成功率，可以及时发现并处理服务异常，保障模型推理链路的稳定性。