LLM服务故障诊断方法

在大模型微服务架构中，LLM（Large Language Model）服务的稳定运行至关重要。本文将分享一套系统性的故障诊断方法，帮助DevOps工程师快速定位和解决服务问题。

1. 基础监控指标收集

首先建立核心监控指标体系：

import time
import logging
from prometheus_client import Counter, Histogram

# 定义监控指标
request_counter = Counter('llm_requests_total', 'Total requests', ['endpoint', 'status'])
response_time = Histogram('llm_response_seconds', 'Response time in seconds')

# 监控函数装饰器
from functools import wraps
def monitor_metrics(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            request_counter.labels(endpoint=func.__name__, status='success').inc()
            return result
        except Exception as e:
            request_counter.labels(endpoint=func.__name__, status='error').inc()
            raise
        finally:
            response_time.observe(time.time() - start_time)
    return wrapper

2. 故障诊断流程

第一步：异常检测 通过监控告警发现服务异常，重点关注以下指标：

响应时间突增
请求失败率上升
内存使用率异常

第二步：链路追踪 使用OpenTelemetry进行全链路追踪：

# tracing.yaml
traces:
  exporters:
    otlp:
      endpoint: http://otel-collector:4317
      protocol: grpc

第三步：资源分析 通过Prometheus查询关键指标：

# 内存使用率
100 - (node_memory_available_bytes / node_memory_total_bytes * 100)

# CPU负载
rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])

3. 预防性措施

建立服务健康检查机制，定期执行：

# 健康检查脚本
#!/bin/bash
if curl -f http://localhost:8080/health; then
  echo "Service healthy"
else
  echo "Service unhealthy, restarting..."
  systemctl restart llm-service
fi

通过这套方法论，可以有效提升LLM服务的可观察性和稳定性。