技术博客

大语言模型在高并发服务中的可观测性闭环与故障自愈

本文介绍了一个面向高并发场景的大语言模型（LLM）推理服务监控与自愈系统的完整实现。项目构建了一个模拟的LLM推理服务，并集成了多维度的可观测性数据（指标、日志、追踪）采集。核心在于设计了一个基于规则的故障自愈控制器，它持续分析监控指标，在检测到延迟飙升、错误率增高等异常时，自动执行熔断、降级、服务重启等恢复动作，形成"观测-分析-决策-执行"的闭环。文章提供了全部可运行的项目代码、清晰的架构说明...