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载均衡与动态路由

在微服务架构中，负载均衡是实现服务高可用和性能优化的关键机制。传统负载均衡技术通常围绕请求数、连接数、CPU占用率等基础指标进行分发，而在AI系统中，特别是多模型、多异构算力（如CPU、GPU、TPU）共存的环境下，负载均衡不仅要考虑节点资源消耗，还需要结合模型亲和性、推理缓存状态、模型冷启动代价等因素，进行动态、智能的调度与路由。

一、传统负载均衡策略简介

在标准微服务架构中，常见的负载均衡策略包括：

轮询（Round Robin）：将请求依次分发至后端服务器，适用于服务性能大致相等的场景。

最少连接数（Least Connections）：优先将新请求分发给当前连接数最少的服务实例，适合连接持续时间差异大的情况。

加权轮询（Weighted Round Robin）：为不同服务器配置不同权重，根据权重比例进行请求分发，适用于节点性能差异较大的情况。

基于响应时间（Least Response Time）：选择平均响应时间最短的服务实例，适合对延迟敏感的服务。

以上策略适用于一般Web应用的请求分发，但在AI推理场景下，还存在以下挑战：

• 模型加载时间长，冷启动代价高；
• 模型运行所需资源不同，如部分模型需GPU加速；
• 请求间缓存命中与否对响应时间影响显著；
• 某些模型需要特定计算节点才能运行（模型亲和性）。

因此，AI系统下的负载均衡机制需要进一步演进。

二、AI服务下的特殊调度维度

在设计AI模型服务的负载均衡机制时，需要考虑以下三个关键的调度维度：

1. 资源感知（Resource Awareness）

AI推理服务往往依赖GPU或TPU等专用算力资源。每个模型对内存、显存、带宽等资源的消耗差异较大。调度系统必须具备资源感知能力，实时掌握每个节点的GPU使用率、剩余内存、温度等指标，避免将任务调度至资源紧张的节点，导致推理失败或性能下降。

2. 模型亲和性（Model Affinity）

某些模型在加载到节点后会占用大量内存或显存，因此重复加载应尽量避免。例如，如果节点A已加载模型“chatglm”，而节点B未加载，则应优先将chatglm的请求路由到节点A，以降低冷启动延迟。这种策略称为“模型亲和性调度”。

3. 缓存状态感知（Cache Awareness）

若某节点缓存了用户历史上下文、向量索引或中间结果等，则应优先路由请求至该节点，提高响应速度与用户体验。例如，在多轮对话场景中，缓存状态的命中与否对推理效率影响极大。

三、结合多维策略的AI智能负载均衡架构

为了实现上述多维优化目标，我们可以设计一个融合资源监测、模型分布、缓存命中的AI负载均衡架构。下图展示了完整的调度原理。