易翻译
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易翻译
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从用户点击"翻译"到结果返回浏览器，整个过程在300毫秒内完成。这背后是一套横跨推理引擎、网关路由、负载均衡和全球CDN的分布式系统。
从边缘到核心，四个逻辑层协同工作。每一层都可以独立扩缩容，单点故障不会扩散。
一次翻译请求走完下面7个步骤，每个步骤都有对应的超时熔断和降级策略。
请求经Cloudflare WAF过滤后到达Kong API网关，验签JWT Token并查询Redis中的用户配额。免费用户走共享队列，企业用户直连专属GPU池。
Kong 3.xJWT RS256Redis 7混合语言检测模型（fastText + XLM-Roberta）在5ms内判断源语言，准确率99.2%。同时做全角半角标准化、HTML标签剥离、特殊字符转义。
fastTextXLM-RICU采用SentencePiece Unigram分词器，词表规模128K。中文字符序列按BPE合并后生成token ID数组，长于512 token的输入自动切分并加滑动窗口重叠。
SentencePieceBPE128K vocab推理请求被封装为Protobuf消息投递到NATS JetStream，按语言对和请求优先级路由到对应的GPU Worker。队列积压超过阈值时自动触发弹性扩容。
NATS 2.10ProtobufKEDANVIDIA A100 GPU上运行基于Fairseq的编码器-解码器模型，12层Transformer，768维隐藏层，beam search宽度为5。单个token推理约2.8ms，68 token的句子约190ms。
A100 80GBFairseqBeam=5解码输出的token序列经过反向BPE合并还原为自然文本，再根据预处理阶段保存的标记位恢复HTML标签、占位符和特殊格式。数字、日期格式按目标语言习惯做本地化转换。
detokenizeCLDRregex restore翻译结果写入Redis缓存（TTL=30min），相同原文+语言对的重复请求直接命中缓存，延迟从287ms降至8ms。同时写入ClickHouse日志表用于后续分析和计费。
Redis CacheClickHousegRPC每秒钟涌入的翻译请求并不均匀——工作日早10点和凌晨3点的QPS可以相差40倍。系统必须跟着负载走。
Cloudflare Load Balancer在TCP层按地理位置将流量分发到最近的可用区。健康检查每10秒探测一次后端，连续3次失败就摘掉节点，恢复后自动重新加入。
Kong网关根据URL路径和Header中的语言对参数做一致性哈希路由，确保同一个语言对的请求总落在同一组GPU Worker上，最大化模型缓存的命中率。
KEDA监控NATS队列深度，当积压超过200条时自动向GKE集群申请新的A100节点。冷启动约90秒，期间请求由现有节点以略高延迟承接。夜间低负载时缩容至最小2节点。
GPU资源耗尽时，系统自动降级到CPU推理（ONNX Runtime，延迟增至1.2秒但可用）。再下一级返回缓存的相似句翻译结果。最差情况才返回"服务繁忙"提示。
25个边缘节点覆盖全球六大区域，翻译结果就近缓存，跨洲请求延迟控制在可接受范围内。
翻译质量不只是模型的事，系统稳定性同样关键。Grafana+Prometheus+Loki三件套覆盖指标、日志和链路追踪。