Uvicorn 的 --workers 是启动时静态分配的进程数，不感知请求量、CPU 或内存变化，无法自动增减，因此不能用于 autoscaling；它仅设定了并发上限，与 Kubernetes HPA 或云厂商自动扩缩容有本质区别。
为什么 uvicorn 自带的 --workers 不能当 autoscaling 用
因为 --workers 是启动时静态分配的进程数，不感知请求量、CPU 或内存变化，也不会自动增减。它只是预设的并发能力上限，和 Kubernetes 的 HPA 或云厂商的自动扩缩容完全不是一回事。
常见错误现象：uvicorn --workers 4 部署后，QPS 从 100 突增到 2000，响应延迟飙升但 worker 数纹丝不动；或者流量低谷期 4 个 worker 全空转，浪费资源。
- 适用场景：稳定流量、离线服务、本地调试——此时固定 worker 更可控
- 不适用场景：Web API、用户直连模型服务、突发流量明显的推理接口
- 性能影响：worker 过少会排队阻塞；过多则加剧 GIL 争抢（尤其 CPU 密集型模型）或内存溢出（如加载多个
transformers模型实例）
在 FastAPI + Uvicorn 中接入 kubernetes HPA 的关键配置点
核心不是改 Python 代码，而是让 K8s 能正确采集指标并触发扩缩容。Python 层只需暴露健康/就绪探针和资源用量信号。
常见错误现象：HPA 显示 unknown metrics，或 targetCPUUtilizationPercentage 一直为 <unknown></unknown>，扩缩容不触发。
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- 必须启用
metrics-server（不是heapster，后者已弃用） - Deployment 中需设置
resources.requests（如memory: 2Gi），否则 HPA 无法计算利用率 - 就绪探针（
readinessProbe）建议指向/health，避免把正在加载大模型的 Pod 提前纳入流量 - 避免在
livenessProbe中调用模型推理逻辑——可能因冷启延迟导致误杀
torch.cuda.memory_allocated() 不能直接喂给 HPA，但可以用来做内部过载保护
GPU 显存是模型服务最关键的瓶颈，但 K8s 原生 HPA 不支持自定义 GPU 指标（除非部署 prometheus-device-plugin-exporter + custom-metrics-apiserver）。所以更务实的做法是在 Python 层拦截过载。
常见错误现象：多个请求同时触发 model.generate()，显存爆掉抛出 CUDA out of memory，整个 worker crash。
- 用
torch.cuda.memory_allocated()在每次推理前检查，超过阈值（如 90%）直接返回503 Service Unavailable - 注意：该函数返回字节，别写成
> 0.9这种无单位比较 - 别依赖
torch.cuda.empty_cache()来“腾地方”——它不释放被缓存的显存，只释放未被引用的缓存块 - 搭配
asyncio.Semaphore限制并发请求数，比纯靠显存判断更稳定
用 ray serve 替代手写 autoscaling 逻辑的取舍
如果你的模型服务需要细粒度扩缩（比如按每秒请求数、按 pipeline 阶段、按模型版本隔离），ray serve 的内置 autoscaler 比自己搭 K8s + custom metrics 快得多，但代价是引入新运行时。
常见错误现象：用 ray.init(address="auto") 在容器里启动失败；或 serve.run() 后请求 502，查日志发现 RayActorError。
- 必须在容器中启动
ray start --head --port=6379（非默认行为），否则 Serve 控制面起不来 -
num_replicas设为"auto"时，依赖autoscaling_config中的min_replicas/max_replicas和lookback_window_s - 每个
Deployment默认共享一个 Python 进程，模型加载开销小；但若需多模型隔离，得用ray_actor_options={"num_gpus": 0.5}显式切分资源 - 兼容性注意：不支持 Windows 容器；与某些 C++ 扩展（如
flash-attn）偶发 ABI 冲突
真正难的不是配参数，是厘清你要扩的是什么：是并发连接数？是每秒请求数？还是 GPU 显存使用率？三者对应的监控点、响应延迟、扩缩节奏完全不同。没想清楚这点，所有配置都是临时止痛。
