导语：
Kubernetes 1.35.1 在 2026-02-10 发布后，社区继续围绕可运维性、稳定性和工作负载治理推进更新。对于承载 AI 与多模态任务的后端平台，真正的压力来自三个方面：流量波峰、长任务堆积、成本失控。很多团队把扩容当成唯一解，结果是成本上去、体验仍不稳定。更有效的路径是把任务治理、弹性策略和成本阈值做成联动系统。
1. 典型问题画像
- 请求入口没有分级，长任务挤占短请求资源。
- 自动扩容只看 CPU，忽略队列长度和任务时长分布。
- 失败重试无上限，导致雪崩式资源浪费。
2. 目标架构
- 入口层：统一 API 网关，分租户、分场景、分优先级接入。
- 调度层：任务队列 + worker 池，按 SLA 做优先级调度。
- 计算层：按任务类型拆分节点池，避免相互干扰。
- 治理层：SLO、预算、审计、回滚形成闭环。
3. 参考价值的具体操作流程
- 任务分层：将请求分为实时请求、准实时任务、离线任务三类。
- 队列治理：
- 每类任务独立队列与并发配额。
- 设置可见超时与最大重试次数，超过阈值进入死信队列。
- 弹性策略：
- HPA/VPA 不只看 CPU，还要引入队列长度、平均执行时长、失败率。
- 峰值期启用优先级抢占，保证核心链路。
- 稳定性保护：
- 接口级限流与熔断。
- 模型或下游异常时快速降级到缓存结果或简化结果。
- 成本治理：
- 建立“每任务成本”与“每租户成本”看板。
- 达到预算阈值自动切换低成本策略并告警。
- 可观测体系：
- 统一 traceId 打通网关、队列、worker、模型调用。
- 事故复盘必须关联性能、错误、成本三个维度。
4. 指标建议
- 稳定性：可用性、超时率、任务完成率、死信率。
- 性能：P95/P99 时延、队列等待中位时长、吞吐。
- 成本：单位任务成本、峰值成本、预算偏差。
- 质量：失败重试后成功率、降级触发率与恢复时长。
5. 实施节奏建议
- 第 1 周：任务分层与队列拆分。
- 第 2 周：弹性指标扩展与熔断限流。
- 第 3 周：成本看板与预算阈值联动。
- 第 4 周：混沌演练与跨团队复盘。
6. 结语
后端架构在 AI 时代的价值，不是追求无限扩容，而是保证高峰期“有序退化、成本可控、服务可恢复”。把调度、弹性和成本纳入一个操作系统，平台才能真正具备长期承载能力。
7. 混沌演练建议（每月一次）
- 场景一：核心模型接口 30% 超时，观察降级策略是否生效。
- 场景二：队列积压翻倍，验证优先级调度能否保障核心 SLA。
- 场景三：节点池缩容 20%，检查自动扩容与容量告警联动。
- 场景四：成本阈值触发，确认系统是否自动降档并通知责任人。
演练后必须沉淀可执行改进项，例如调整并发阈值、优化重试策略、补充观测字段。没有改进闭环的演练，只是形式化负担。
8. 补充建议
建议把“队列积压阈值”直接与产品侧可见状态联动，避免用户端显示正常但后端已经拥塞的体验断层。
补充一条硬约束：所有自动重试都要有上限与退避策略，禁止无限重试。
并要求在压测中验证重试上限是否生效。
