AI 系统中的速率限制与熔断机制

AI 系统中的限流与熔断机制

分布式 AI 系统非常复杂。它们需要处理海量的请求量和沉重的模型推理任务。你依赖于 GPU 集群、数据库和第三方 API。任何一个组件出现故障或流量激增都可能导致整个系统崩溃。

你需要两种工具来保护你的系统：限流（Rate Limiting）和熔断器（Circuit Breakers）。

限流 (Rate Limiting)

限流可以防止单个用户或服务占用过多资源，从而确保每个用户都能公平地获取访问权限。

常用方法：

• 令牌桶 (Token Bucket)：最适合 AI 场景。它允许短时间的突发流量，同时保持稳定的平均速率。
• 漏桶 (Leaky Bucket)：保持恒定的请求流。
• 固定窗口 (Fixed Window)：简单，但在新窗口开始时可能会导致流量激增。
• 滑动窗口 (Sliding Window)：比固定窗口更精确。

AI 场景专业建议：按 Token 数量进行限流，而不仅仅是按请求数。一个包含 4,000 个 Token 的提示词比一个只有 10 个 Token 的提示词消耗更多的资源。

熔断器 (Circuit Breakers)

熔断器负责监控对 GPU 服务器或向量数据库等服务的调用。如果某个服务失败次数过多，熔断器就会“开启”（Open）。它会立即停止所有对该服务的调用，从而防止整个系统崩溃。

熔断器有三种状态：

• 关闭 (Closed)：一切运行正常。
• 开启 (Open)：服务正在故障。调用会快速失败或使用备用方案（fallback）。
• 半开 (Half-Open)：系统测试该服务以检查其是否已恢复。

最佳实践：

• 追踪慢调用。如果 LLM 响应时间过长，应将其视为失败。
• 区分错误类型。不要因为 400 Bad Request 等用户错误而触发熔断。仅在出现连接错误或超时时才触发熔断。

来源：https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/rate-limiting-and-circuit-breakers-in-distributed-ai-systems-1p56

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