告别单机局限：Gemini-LangGraph全栈智能体的Kubernetes集群部署指南-优快云博客

告别单机局限：Gemini-LangGraph全栈智能体的Kubernetes集群部署指南

【免费下载链接】gemini-fullstack-langgraph-quickstart Get started with building Fullstack Agents using Gemini 2.5 and LangGraph 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gemini-fullstack-langgraph-quickstart

为什么需要分布式部署？

当你还在为LangGraph智能体的单机部署烦恼稳定性问题时，企业级用户已经通过Kubernetes实现了智能体的弹性伸缩与高可用。本文将基于gemini-fullstack-langgraph-quickstart项目，提供一套完整的分布式部署方案，让你的AI智能体轻松应对生产环境的流量波动与节点故障。

读完本文你将获得：

Kubernetes集群环境下的微服务拆分策略
带健康检查的多容器编排配置
持久化存储与状态管理最佳实践
分布式追踪与监控集成方案

项目架构与K8s适配分析

原架构局限性

项目默认提供的Docker Compose配置仅适用于单机演示，存在三大痛点：

单节点故障导致服务不可用
无法根据负载自动扩缩容
缺乏统一的服务发现与负载均衡

图1：项目默认的Docker Compose部署架构，包含Redis、PostgreSQL和LangGraph服务

K8s架构优势

图2：LangGraph智能体的核心工作流，在分布式环境下需要保持状态一致性

Kubernetes部署方案将带来：

高可用：多副本部署避免单点故障
弹性伸缩：根据CPU/内存使用率自动调整pod数量
滚动更新：无停机升级应用版本
资源隔离：为不同组件分配精确的CPU/内存资源

部署前准备

环境要求

组件	最低要求	推荐配置
Kubernetes	v1.24+	v1.27+
CPU	4核	8核
内存	8GB	16GB
存储	50GB SSD	100GB SSD
网络	1Gbps	10Gbps

必备工具

kubectl v1.24+
Helm v3.8+
Docker v20.10+
git

源码获取

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
cd gemini-fullstack-langgraph-quickstart

Kubernetes部署方案

1. 命名空间创建

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: langgraph-agent
  labels:
    name: langgraph-agent

执行命令：

kubectl apply -f namespace.yaml

2. 数据库与缓存部署

使用Helm部署托管版PostgreSQL和Redis：

# 添加Helm仓库
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo update

# 部署PostgreSQL
helm install langgraph-postgres bitnami/postgresql \
  --namespace langgraph-agent \
  --set auth.username=postgres \
  --set auth.password=postgres \
  --set auth.database=postgres \
  --set persistence.size=10Gi

# 部署Redis
helm install langgraph-redis bitnami/redis \
  --namespace langgraph-agent \
  --set auth.enabled=false \
  --set persistence.size=5Gi

3. 应用部署清单

创建langgraph-deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: langgraph-api
  namespace: langgraph-agent
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: langgraph-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: langgraph-api
    spec:
      containers:
      - name: langgraph-api
        image: gemini-fullstack-langgraph:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        env:
        - name: GEMINI_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: langgraph-secrets
              key: gemini-api-key
        - name: LANGSMITH_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: langgraph-secrets
              key: langsmith-api-key
        - name: REDIS_URI
          value: "redis://langgraph-redis:6379"
        - name: POSTGRES_URI
          value: "postgres://postgres:postgres@langgraph-postgres:5432/postgres?sslmode=disable"
        resources:
          requests:
            cpu: "500m"
            memory: "512Mi"
          limits:
            cpu: "1000m"
            memory: "1Gi"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5

4. 服务与入口配置

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: langgraph-api-service
  namespace: langgraph-agent
spec:
  selector:
    app: langgraph-api
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
  type: ClusterIP
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: langgraph-api-ingress
  namespace: langgraph-agent
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: langgraph.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: langgraph-api-service
            port:
              number: 80

持久化存储配置

分布式存储方案

创建storage-class.yaml：

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: langgraph-storage
provisioner: kubernetes.io/aws-ebs
parameters:
  type: gp2
reclaimPolicy: Retain
allowVolumeExpansion: true

状态管理策略

LangGraph的状态持久化依赖PostgreSQL，关键配置在backend/src/agent/state.py中定义。在分布式环境下需特别注意：

使用数据库锁保证状态一致性
配置合理的连接池大小
启用查询结果缓存

监控与运维

Prometheus监控配置

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: langgraph-api-monitor
  namespace: langgraph-agent
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: langgraph-api
  endpoints:
  - port: http
    path: /metrics
    interval: 15s

日志管理

通过backend/src/agent/utils.py中的日志配置，结合ELK栈实现日志集中管理：

设置适当的日志级别（生产环境建议INFO及以上）
采用JSON格式输出便于解析
配置日志轮转避免磁盘占满

部署验证

检查Pod状态

kubectl get pods -n langgraph-agent

预期输出：

NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
langgraph-api-6f8b7d4c5d-2xq9k   1/1     Running   0          5m
langgraph-api-6f8b7d4c5d-5pz7m   1/1     Running   0          5m
langgraph-api-6f8b7d4c5d-9s7b3   1/1     Running   0          5m
langgraph-postgres-0             1/1     Running   0          10m
langgraph-redis-master-0         1/1     Running   0          10m

性能测试

使用curl测试API可用性：

curl http://langgraph.example.com/health

预期返回：

{"status": "healthy", "timestamp": "2025-10-12T08:30:45Z"}

进阶优化方向

自动扩缩容：基于自定义指标（如队列长度）配置HPA
蓝绿部署：通过Kubernetes实现零停机版本切换
多区域部署：结合联邦集群实现跨地域高可用
资源优化：使用VerticalPodAutoscaler自动调整资源请求

总结与展望

本文基于gemini-fullstack-langgraph-quickstart项目，提供了从单机部署到Kubernetes集群的完整升级方案。通过容器编排、持久化存储和自动扩缩容等特性，使AI智能体具备企业级可用性。

未来可进一步探索：

基于Istio的服务网格实现细粒度流量控制
结合Knative实现Serverless部署模式
集成GitOps工具链实现部署流程自动化

如果你在部署过程中遇到问题，欢迎查阅项目LICENSE文件或提交Issue获取帮助。

🔔 下期预告：LangGraph智能体的多集群联邦学习方案

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考