1. 课程导论：模型服务面临的高并发挑战、限流熔断监控告警的重要性、课程目标与学习路径
1.1 模型服务的高并发挑战
在生产环境中，大模型推理服务（LLM Serving）与传统 Web 服务存在本质差异：推理请求不仅消耗大量 GPU 算力，还受显存、批处理窗口和生成延迟的严格约束。当流量突发时，服务极易出现以下问题：
- 显存溢出（OOM）：并发请求数超过 GPU 显存容量，导致进程崩溃或容器重启。
- 请求排队堆积：推理引擎处理速度跟不上请求到达速率，响应延迟从毫秒级飙升到秒级甚至超时。
- 资源争抢与抖动：多模型实例共享同一 GPU 时，显存带宽和计算资源争抢引发吞吐量剧烈波动。
- 级联故障：上游网关或下游存储因超时重试而雪崩，最终拖垮整个服务链路。
关键数据：某头部 AI 厂商生产统计显示，未配置限流熔断的模型服务，在峰值流量下平均故障恢复时间（MTTR）超过 25 分钟，而配置完整防护策略后降至 3 分钟以内。
1.2 限流、熔断、监控、告警的定义与关系
这四个能力构成模型服务的“安全四象限”，缺一不可：
| 能力 | 核心作用 | 典型触发条件 | 预期效果 |
|---|---|---|---|
| 限流（Rate Limiting） | 控制请求到达速率，防止资源过载 | QPS 超过阈值、并发数超限 | 平滑流量，保障核心请求通过 |
| 熔断（Circuit Breaking） | 快速切断故障链路，防止级联扩散 | 错误率 > 50%、延迟 > P99 阈值 | 隔离故障，快速降级 |
| 监控（Monitoring） | 实时采集服务状态与性能指标 | 持续运行，周期性上报 | 提供可观测性数据 |
| 告警（Alerting） | 异常时通知运维人员介入 | 指标突破告警规则 | 缩短故障发现与响应时间 |
实践原则：限流和熔断是“主动防御”，监控和告警是“被动感知”。四者配合才能形成完整的“预防→检测→隔离→恢复”闭环。
1.3 模型服务限流熔断架构总览
下图展示了一个典型的模型服务限流熔断架构，涵盖从客户端到推理引擎的全链路防护节点：
1.4 课程目标与学习路径
本课程旨在帮助学员系统掌握模型服务在生产环境中的限流、熔断、监控与告警技术，最终具备独立设计、部署和运维高可用推理服务的能力。
课程核心目标
- 理解模型服务与传统 Web 服务在限流熔断上的差异点（显存约束、生成延迟、批处理特性）。
- 掌握主流限流算法（令牌桶、漏桶、滑动窗口）在推理场景下的选型与配置。
- 学会基于错误率、延迟、并发数等指标设计熔断策略，避免级联故障。
- 搭建完整的监控体系（Prometheus + Grafana），覆盖 GPU 利用率、显存、请求延迟、排队长度等关键指标。
- 配置分级告警规则，实现故障的快速发现、定位与通知。
学习路径与章节安排
| 阶段 | 章节范围 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 基础篇 | 第 1-5 章 | 高并发挑战、限流熔断原理、监控告警基础 |
| 实践篇 | 第 6-18 章 | 限流算法实现、熔断器模式、指标采集、告警规则配置 |
| 进阶篇 | 第 19-25 章 | 多模型混部、自适应限流、链路追踪、故障演练 |
| 案例篇 | 第 26-30 章 | 生产环境实战、性能调优、运维最佳实践 |
前置要求：学员需具备基本的 Linux 操作能力，了解 Docker/Kubernetes 基础概念，熟悉 HTTP 协议和 RESTful API 设计。如有模型推理框架（vLLM、TGI、SGLang）使用经验更佳。