基于Claude Code Router的火山引擎AI辅助开发实战：配置优化与性能调优

开篇：模型路由的“三座大山”

做 AI 辅助开发的朋友，十有八九被这三件事折磨过：

1. 冷启动延迟——模型第一次被调到某节点，动辄 5~8 s，用户直接“原地爆炸”。
2. 资源竞争——同一节点混布 4 个 7B 模型，GPU 显存瞬间打满，推理排队。
3. 灰度黑盒——线上跑了 3 个版本，流量一涨就“抽盲盒”，不知道谁吃掉了算力。

传统做法要么靠 K8s Service 轮询，要么在网关硬写 if-else，结果延迟降不下去，资源也省不了。直到我们把 Claude Code Router（下文简称 CCR）搬到火山引擎，才真正把“路由”做成“智能调度”。下面把踩坑笔记完整摊开，能抄的代码都贴上。

一、传统路由 VS CCR：架构视角 5 秒看懂

一句话：CCR 把“路由”从网络层上升到“语义层”，让“模型+版本+资源”三维一起参与决策。

二、火山引擎接入：三步把 CCR 跑起来

1. 开通“自定义镜像仓库”与“弹性容器实例”

• 火山引擎控制台 → 容器服务 → 镜像仓库，新建命名空间ai-router。
• 打开“弹性容器”开关，GPU 型节点选gn7i，单卡 24 GB 显存，性价比最高。

2. 构建 CCR 镜像

Dockerfile 核心就两行，别自己编译 protobuf，直接用官方 wheel：

FROM volcanoccr/claude-code-router:1.2.3-cuda118 COPY ./my_router.yaml /etc/ccr/config.yaml

3. 部署 YAML（精简版）

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: ccr-router spec: replicas: 2 selector: matchLabels: {app: ccr} template: metadata: labels: {app: ccr} spec: containers: - name: router image: registry.cn-beijing.volces.com/ai-router/ccr:1.2.3 env: - name: VOLC_ACCESS_KEY valueFrom: {secretKeyRef: {name: volc-secret, key: ak}} - name: VOLC_SECRET_KEY valueFrom: {secretKeyRef: {name: volc-secret, key: sk}} resources: limits: cpu: "2" memory: 4Gi requests: cpu: "1" memory: 2Gi

把副本数调到 2 是为了防止单点故障，但真正的扩容后面让 CCR 自己玩。

三、核心代码：路由策略这样写

CCR 的策略脚本用 Python DSL，热加载不用重启容器。下面给出“带请求亲和性 + 批处理”的精简版，可直接丢进policies/router.py。

# policies/router.py import ccr from ccr.metrics import node_qps, gpu_free_mem def score(node, req) -> float: """ 打分函数：越高越优先选中 1. 如果节点已缓存该模型 +100 2. 按空闲显存线性加权 3. 当前 QPS 越低分越高 """ model_name = req.header.get("X-Model-Name") score = 0.0 # 1. 亲和性：模型已在显存 if model_name in node.loaded_models: score += 100 # 2. 资源维度：空闲显存 GB gpu_mem = gpu_free_mem(node) # 单位 GB score += max(0, gpu_mem - 2) * 5 # 留 2G 缓冲 # 3. 负载维度：QPS 越低越好 qps = node_qps(node) score += (100 - qps) * 0.5 return score def batch_hint(req_list): """ 批处理提示：把相同模型的请求攒一波 返回该批最大可等待时间 ms """ if len(req_list) < 4: return 10 # 10ms 内继续攒 return 0 # 立即下发

把文件保存后，执行ccr policy reload，0.3 s 后新策略生效，无需滚动发版。

Go 版侧car 示例（如果你更喜欢 sidecar 模式）：

// sidecar/main.go func main() { r := gin.Default() r.POST("/route", func(c *gin.Context) { var req RouteReq if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { c.JSON(400, gin.H{"{"}error": err.Error()}) return } node := ccr.PickNode(req.Model, req.Headers) c.JSON(200, gin.H{"target": node.Addr}) }) r.Run(":8090") }

编译镜像 18 MB，放到同一 Pod 当 sidecar，网络回环地址就能调，省一次跨节点。

四、性能优化三板斧

1. 连接池管理
   在config.yaml里把max_idle_conns调到 200，避免每次推理新建连接。

   upstream: pool_size: 200 idle_timeout: 30s

2. 批处理窗口
   上面代码已示范，把 4 个以内同模型请求攒 10 ms，GPU 一次 kernel 打完，实测 QPS +38%。

3. 模型热加载池
   火山引擎节点挂盘用极速型 SSD，提前拉好 3 个版本镜像，CCR 根据历史 5 min 请求量预加载，冷启动降到 300 ms 以内。

五、Benchmark：跑一遍再说话

测试环境：gn7i 单卡 A10，模型 7B-int8，并发 50 线程，持续 5 min。

结论：延迟降 65%，QPS 翻倍，显存反而更省。

六、生产环境指南：别踩这些坑

1. 常见配置误区

• 把replicas设很大，却忘了 CCR 自己有“副本内并发”上限，单副本 500 QPS 足够，盲目堆副本只会把火山引擎账单打高。
• 忘记给节点打 label，导致 CCR 无法识别 GPU 型号，调度策略退化成随机。
• 在策略脚本里做同步网络请求（比如调外部接口拿数据），会把打分接口拖垮，务必异步缓存。

2. 监控指标设置

在火山引擎“云监控”新建仪表盘，必看以下 4 项：

• ccr_node_qps
• ccr_model_load_time
• gpu_memory_used
• router_score_duration（打分耗时）

告警阈值示例：

• router_score_duration > 50 ms连续 3 次 → 钉钉群告警，大概率策略脚本阻塞。
• gpu_memory_used > 95%1 次 → 触发扩容脚本，加节点。

3. 自动扩缩容策略

CCR 暴露/metrics接口，Prometheus 拉取后喂给 HPA：

• 当ccr_node_qps单副本 > 450 持续 30 s，副本数 +1。
• 当 < 150 持续 5 min，副本数 -1，最小保持 2 副本。
  火山引擎节点级弹性用VKE+VirtualNode，30 s 内可弹出带 GPU 的新节点，真正“按需付费”。

七、小结与开放讨论

把 CCR 搬到火山引擎后，我们团队把 AI 辅助开发流程的端到端延迟从 1.2 s 压到 380 ms，资源账单反而降了 27%。但模型迭代越来越快，每周上线两个微调版本，路由策略的“版本感知”成了新瓶颈。

开放问题：当模型版本频繁迭代时，如何设计更智能的路由策略？

• 是让 CCR 自动读取 Model Registry 的元数据，动态生成亲和性？
• 还是引入强化学习，根据线上反馈实时调整打分权重？

欢迎留言聊聊你们的做法，一起把“路由”卷成“自动驾驶”。