vllm-project/aibrix项目中的网关日志刷屏问题分析与解决方案
在vllm-project/aibrix项目的网关组件运行过程中,我们发现了一个值得关注的技术问题:当Pod处于终止状态时,日志系统会出现异常刷屏现象。这个问题虽然不会影响系统的可用性,但会导致日志系统产生大量冗余信息,严重影响日志的可读性和后续的问题排查效率。
问题现象分析
当Kubernetes中的Pod进入终止状态时,网关组件会持续尝试向引擎发送信号。在这个过程中,系统会返回非Prometheus风格的指标数据,导致日志中不断输出类似以下的错误信息:
===================
E1127 21:28:32.332599 1 cache.go:551] <!doctype html>
<html lang=en>
<title>500 Internal Server Error</title>
<h1>Internal Server Error</h1>
这种错误信息的大量重复输出不仅占用了宝贵的日志存储空间,还使得真正需要关注的关键日志信息被淹没在海量的重复内容中。
问题根源探究
经过深入分析,我们发现问题的根本原因在于:
-
健康检查机制不完善:当前系统在Pod终止状态下仍然会尝试获取指标数据,而此时服务可能已经处于不可用状态。
-
错误处理不够优雅:当遇到非预期响应时,系统没有进行适当的错误处理和日志抑制。
-
指标格式兼容性问题:系统期望获取Prometheus风格的指标数据,但在异常状态下返回的是HTML格式的错误页面。
解决方案设计
针对这个问题,我们提出了一个简单而有效的解决方案:
-
跳过不健康Pod:在Pod进入终止状态后,系统将不再尝试从这些Pod获取指标数据。这样可以避免无效的请求和错误日志的产生。
-
保持数据平面查询功能:虽然停止了对终止Pod的指标采集,但数据平面的查询功能仍然保持正常工作,确保系统的核心功能不受影响。
实现细节
在具体实现上,我们主要做了以下改进:
-
增加了Pod状态检查逻辑,当检测到Pod处于Terminating状态时,跳过该Pod的指标采集。
-
优化了错误处理流程,对于非Prometheus格式的响应进行适当处理,避免产生大量错误日志。
-
保持了与现有系统的兼容性,确保修改不会影响正常的数据平面查询功能。
预期效果
实施这个解决方案后,我们预期将获得以下改进:
-
日志系统将变得更加清晰和有用,不再被大量的重复错误信息所干扰。
-
系统资源使用效率提高,减少了不必要的网络请求和日志写入操作。
-
运维人员能够更快速地定位和解决实际问题,提高系统的可维护性。
这个改进虽然看似简单,但对于提升系统的整体可观测性和运维效率有着重要意义。它体现了在分布式系统设计中,对边缘情况和异常处理的重视,是构建健壮系统的重要一环。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00