6.5 错误处理与监控：异常降级策略+Prometheus监控，保障系统稳定运行，99.9%可用性

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布
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分类专栏： LangChain+RAG全链路实战课 文章标签： 人工智能 langchain 大模型 rag ai
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#AI赋能编程语言挑战赛#

6.5 错误处理与监控：异常降级策略+Prometheus监控，保障系统稳定运行

引言：错误处理与监控是生产级系统的生命线

在生产环境中，RAG系统需要7x24小时稳定运行。完善的错误处理和监控系统可以及时发现问题、快速恢复服务、保障系统稳定性。掌握错误处理与监控技能，是构建生产级RAG系统的关键。

今天，我们将深入学习RAG系统的错误处理与监控，包括异常降级策略、Prometheus监控、告警机制等。通过完整的实现方案，让你掌握如何保障RAG系统的稳定运行。

一、错误处理策略

1.1 错误分类

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第七十八篇： 设计一个消息推送系统
厚积薄发的博客
12-17 579
消息推送系统架构设计摘要：本文深入探讨现代消息推送系统的架构设计，面向万物互联时代的海量消息处理需求。系统需支持千万级并发连接，实现毫秒级延迟的消息推送，满足单播、组播、广播等多种推送场景。核心挑战包括连接管理、实时性保障、可靠性控制和精准推送。架构设计采用分层模型，包含网关层、逻辑层和存储层，支持水平扩展。关键技术指标包括99.9%的消息到达率、P99延迟<200ms、单节点10万连接等。系统还需考虑安全性、可观测性和成本优化，是互联网企业提升用户粘性的关键技术基础设施。（149字）
AI应用架构师实战：虚拟会展AI智能推荐的架构优化（附案例）
小白菜的博客
09-09 1070
场景与挑战：解析虚拟会展推荐系统的独特性，总结传统架构的四大痛点；架构演进：复盘三代架构的迭代历程（单体架构→分布式架构→云原生架构），对比各阶段的技术栈与瓶颈突破；全链路优化实战：从数据层（批流一体与特征工程）、模型层（多目标模型与推理加速）、工程层（服务拆分与缓存策略）、运维层（监控与弹性伸缩）四大维度，详解优化技术与落地细节；案例解析：以某头部虚拟会展平台的“智能展位推荐”项目为例，展示架构优化的完整流程（问题诊断→方案设计→效果验证）；未来展望。
高可用架构设计
11-13 341
高可用性是指系统能够在面对故障、意外事件或负载增加时保持稳定运行，持续提供可用的服务的能力，是现代系统设计和架构中的一个重要目标。常见的实技术手段包括负载均衡、冗余备份故障转移、监控和告警和容错设计将系统的流量均匀地分散到多个服务器或节点上，确保每个服务器的负载均衡，避免单一节点过载，提高系统的性能和可靠性采用备份服务器、热备份或冷备份等方法，将系统的数据和功能复制到备份系统，当主系统发生故障时，可以快速切换到备份系统，保证系统的连续性和可用性在高可用架构设计中，故障转移技术起着至关重要的作用。
端云混合推理系统 QoS 服务保障实战：多维度资源调度、任务等级划分与延迟控制策略全路径解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-06 1201
在多场景部署的端云混合推理架构中，推理任务类型多样、资源能力差异明显、用户响应需求分级，系统需具备完整的 QoS 服务质量保障机制，才能在高并发、高波动的运行环境下持续提供稳定、高性能的智能推理服务。本文聚焦 QoS 策略在端云协同体系中的工程实践，系统拆解服务等级建模、任务优先级体系、资源动态调度策略、延迟感知与 SLA 保障机制，并结合真实部署场景，构建多等级任务控制路径，实现从服务输入到任务执行、反馈链路的全流程 QoS 控制闭环，全面提升系统的服务弹性、可靠性与任务调度精度。
搞定系统面试题：如何设计一个订单系统？
你好，我是橙序员
09-21 1180
本文系统性地拆解了支付系统的设计思路，从面试答题技巧、需求澄清到架构设计与核心挑战应对。支付系统作为高复杂度金融场景，需兼顾高并发、强一致性和安全性。作者提出分层架构（支付网关、交易服务、风控、对账等模块），并重点剖析了幂等性、一致性、安全性和高可用性四大关键问题的解决方案。面试中应突出需求分析能力，通过简洁架构图展示系统思维，并深入讨论异常处理和数据一致性保障机制。全文以面试场景为导向，为技术面试提供了清晰的答题框架和核心要点。
搞定系统设计题：如何设计一个订单系统？
2401_89221445的博客
09-21 957
订单系统是系统设计面试中最常见的题目之一。它覆盖了功能设计、数据库建模、分布式架构、高并发处理、支付与库存一致性等多个方面。面试官往往通过此题考察候选人的系统性思考能力与工程落地经验。下面我们来总结要点，并给出答题时的组织方式。
AI风控系统中的实时计算架构：架构师的选型建议
小白菜的博客
08-31 1161
在金融科技与人工智能深度融合的今天，实时风控系统已成为保障业务安全的核心屏障。本文聚焦AI风控系统中的实时计算架构设计，从业务需求到技术落地，为架构师提供一份全面的选型指南与实践方法论。我们将系统剖析实时风控场景的技术挑战，深入对比主流实时计算框架的技术特性，详解从数据接入到模型部署的完整技术栈选型，并通过一个可落地的原型系统展示关键实现细节。无论你是初涉风控领域的技术架构师，还是寻求系统优化的资深工程师，本文都将为你提供极具价值的技术洞察与实践参考。
AI应用架构师指南：跨模态AI系统的流式计算架构设计
AI算力网络与通信的博客
09-26 597
跨模态AI（Cross-Modal AI）是指能处理、理解、生成两种或以上模态数据的AI系统。感知模态：语音（Audio）、图像（Image）、视频（Video）、触觉（Haptic）；符号模态：文本（Text）、表格（Table）、代码（Code）。与“多模态AI”（Multimodal AI）的区别在于：跨模态更强调模态间的交互与转换（比如语音转文本、文本生成图像），而多模态更强调“同时使用多种模态”（比如用图像+文本训练模型）。
【Dify解惑】Dify 集成 vLLM 的最佳实践是什么，如何同时兼顾吞吐和延迟？
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
12-09 978
Dify 集成 vLLM 的最佳实践是什么，如何同时兼顾吞吐和延迟？
内存泄漏自动化监控体系构建：从告警到根因推荐的闭环设计（SRE高阶实践）
内存泄漏的本质是程序在运行过程中未能正确释放不再使用的内存，导致可用内存逐渐减少，最终引发服务性能下降甚至崩溃。对SRE而言，挑战不仅在于发现泄漏，更在于从海量服务中快速定位**隐蔽性高、周期长、表象复杂*...
日志过滤与动态启用技巧：基于模块ID和运行时配置的灵活控制
现代分布式系统的复杂性要求日志系统具备高内聚、低耦合的模块化结构。一个典型的日志系统通常由**日志采集、过滤、存储、查询与展示**五大核心模块构成，各模块通过标准化接口交互，支持灵活扩展。模块化设计不仅...
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1004
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
最新发布
Lab4AI的博客
12-17 480
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 702
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 1021
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 1103
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 827
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
疾风sxp的博客
12-15 866
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
Cloudcsp的博客
12-12 606
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
优化云主机监控：Ceilometer+Gnocchi+Grafana详解与Prometheus替代策略
- 利用Prometheus的稳定性和灵活性，支持Windows和Linux系统。 - 通过自动发现机制，简化了虚机的监控管理。 - 通过划分管理网络和租户网络，实现了数据的隔离和传输，提高了安全性。 然而，这种方法也涉及一些挑战...
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