大模型服务故障恢复策略

在大模型微服务架构中，服务故障恢复是保障系统稳定性的关键环节。本文将分享一套实用的故障恢复策略和实践方法。

故障检测与告警

首先建立完善的监控体系，使用Prometheus + Grafana组合监控关键指标：

# prometheus.yml 配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

自动化恢复机制

实现服务自愈功能，当检测到以下异常时自动触发恢复：

import time
import requests
from threading import Timer

class ModelServiceRecovery:
    def __init__(self, service_url):
        self.service_url = service_url
        self.health_check_interval = 30
        
    def health_check(self):
        try:
            response = requests.get(f"{self.service_url}/health", timeout=5)
            if response.status_code == 200:
                return True
        except Exception as e:
            print(f"Health check failed: {e}")
            return False
    
    def auto_restart(self):
        # 停止服务
        os.system("systemctl stop model-service")
        time.sleep(5)
        # 重启服务
        os.system("systemctl start model-service")
        print("Service restarted successfully")
        
    def monitor_loop(self):
        while True:
            if not self.health_check():
                print("Service unhealthy, initiating recovery...")
                self.auto_restart()
            time.sleep(self.health_check_interval)

服务降级策略

当模型服务压力过大时，启用降级逻辑：

@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackModelResponse")
public String getModelResponse(String input) {
    // 调用大模型API
    return modelService.call(input);
}

public String fallbackModelResponse(String input) {
    // 返回默认响应或缓存结果
    return "默认回复内容";
}

通过以上策略，可有效提升大模型服务的可用性和稳定性。