如何实现高并发场景下的记忆服务稳定运行？

2025-08-24

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三级负载均衡实施方案

针对企业级并发需求，Deep Recall提供如下稳定性保障方案：

インフラストラクチャー層::
– GPU集群部署：在requirements.txtで指定されている。torch==2.0.1+cu118等GPU版本依赖
– 向量数据库分片：运行scripts/shard_db.py按用户ID哈希分片
服务层::
– 动态扩缩容：在scaling_config.jsonミディアム構成"max_instances": 10歌で応える"cpu_threshold": 0.8
– 断路保护：当监控检测到连续5次超时(可配置)，自动触发降级策略
アプリケーション層::
– 客户端重试机制：使用deep_recall_client时设置retry=3パラメトリック
– 本地缓存：对高频用户实现LRUCache暂存近期记忆

运维建议：启用safety check歌で応えるbandit安全扫描，并设置Prometheus监控memory_usage指标。