vLLM如何处理大规模并发下的请求排队？

在今天的AI服务世界里，你有没有遇到过这样的场景：用户发来一个文本生成请求，结果等了两三秒才出第一个字？或者系统一到高峰时段就“卡住”，新请求排着长队进不来？😱

这可不是用户体验的问题，而是底层推理引擎扛不住高并发的典型症状。尤其当模型越来越大——动辄几十亿、上百亿参数——传统的推理框架就像一辆老式拖拉机，拉不动现代大模型这辆重型卡车。

而 vLLM，正是为解决这个问题而生的“超级跑车”。它不只是快，更聪明地管理每一个请求、每一块显存、每一次批处理。那么它是怎么做到在成百上千并发请求中游刃有余的呢？我们今天就来拆解它的“调度心脏”——看看它是如何优雅地处理大规模并发下的请求排队与执行的。

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咱们先别急着上架构图或讲术语，想象一下机场的登机口：乘客（请求）陆续到达，空乘人员（调度器）不会等到所有人到齐才开始登机，而是看到够一组人了就放行一批，中途还能插队加人、让提前结束的人离场……这就是所谓的“连续登机”逻辑。

vLLM 的核心思想也差不多：不让 GPU 等待，也不让请求干耗着。它通过两大核心技术——PagedAttention 和 连续批处理（Continuous Batching）——实现了前所未有的吞吐效率和资源利用率。

🔍 PagedAttention：把显存玩出“虚拟内存”的感觉

传统 Transformer 模型在自回归生成时，会缓存每个 token 的 Key 和 Value 向量，形成所谓的 KV Cache。这部分缓存通常要求连续分配显存空间，听起来合理吧？但现实是：

• 用户输入长度千差万别（有的100个token，有的4000个）；
• 预分配最大长度 → 显存浪费严重；
• 中途释放困难 → 内存碎片化严重 💥

于是你就发现：明明还有不少显存，却因为找不到一大块连续空间而无法接收新请求——这就是典型的“内存虽多，用不上”。

vLLM 怎么破局？它借鉴了操作系统里的 虚拟内存分页机制，搞了个叫 PagedAttention 的技术。

简单说：

不再要求 KV Cache 连续存放，而是切成固定大小的“页”（比如每页存16个token的KV），各序列按需申请页面，分散存储，运行时通过页表动态拼接。

🧠 举个例子：
- 序列A用了第3页和第7页；
- 序列B用了第5页和第3页（前缀相同可共享！）；
- 调度器只需告诉GPU：“这次要用这些页”，无需复制数据，零拷贝完成组合。

这种设计带来了几个惊人优势：

✅ 显存利用率飙升：从传统方案的不足40%提升至85%以上
✅ 支持动态扩展：不需要预估最长长度，边生成边申请新页
✅ 支持跨请求共享：多个用户共用同一个prompt时，只存一份公共页面（COW优化）
✅ 细粒度回收：哪个页面没人用了，立马释放回池子

来看一段简化版代码，感受下它的结构设计👇

class PageTable:
    def __init__(self, page_size=16):
        self.page_size = page_size
        self.pages = {}  # {page_id: np.ndarray}
        self.next_page_id = 0

    def allocate_page(self):
        page_id = self.next_page_id
        self.pages[page_id] = np.zeros((self.page_size, 2 * hidden_dim))  # K 和 V
        self.next_page_id += 1
        return page_id

class Sequence:
    def __init__(self, seq_id, prompt_tokens):
        self.seq_id = seq_id
        self.tokens = prompt_tokens
        self.page_table = []  # 存储已分配的页面 ID 列表
        self.length = len(prompt_tokens)

    def append_token(self, token, page_manager):
        if not self.page_table or (len(self.tokens) % page_manager.page_size == 0):
            new_page = page_manager.allocate_page()
            self.page_table.append(new_page)
        self.tokens.append(token)

瞧见没？page_table 就像一个“地址簿”，记录这个序列用了哪些页。每次追加token时检查当前页是否满了，满了就申请新页。完全不用一开始就占一大块地盘，真正做到“按需分配”。

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🚀 连续批处理：让 GPU 几乎永不空转

如果说 PagedAttention 解决的是“内存怎么存”的问题，那 连续批处理（也叫迭代级批处理）解决的就是“任务怎么排”的问题。

传统批处理什么样？
👉 攒够一批 → 全部跑完 → 再收下一批。
这就导致一个问题：如果其中某个请求特别长，其他短请求就得陪着它“坐牢”，GPU 在最后几个step基本处于半闲置状态。

而 vLLM 的做法是：

每次只推进一个 decode step，然后立刻重新评估：谁完成了？谁刚来？谁能插队？

整个过程像一条流水线：

1. 新请求进来 → 加入等待队列
2. 调度器挑几个能一起跑的 → 组成当前批次
3. 所有请求同步执行一次 forward → 生成下一个 token
4. 完成的退出，未完成的保留状态，新的可以随时加入下一波

这样做的结果是什么？

🎉 GPU 利用率常年保持在 80%+
🎉 短请求不再被长请求拖累
🎉 平均延迟显著下降，尤其是尾部延迟（P99）改善明显
🎉 吞吐量直接翻 5–10 倍！

下面这个调度循环示例，展示了其异步协作的核心逻辑：

import asyncio
from typing import List, Dict

class Request:
    def __init__(self, req_id: str, prompt: str):
        self.req_id = req_id
        self.prompt = prompt
        self.output_tokens = []
        self.is_done = False
        self.context_cached = False

class Scheduler:
    def __init__(self, max_batch_size=256):
        self.waiting_queue: List[Request] = []
        self.running_list: List[Request] = []
        self.max_batch_size = max_batch_size

    async def schedule_loop(self):
        while True:
            # 动态填充运行列表
            while len(self.running_list) < self.max_batch_size and self.waiting_queue:
                req = self.waiting_queue.pop(0)
                self.running_list.append(req)

            if not self.running_list:
                await asyncio.sleep(0.001)
                continue

            # 执行单步推理
            batch_prompts = [r.prompt if not r.context_cached else None for r in self.running_list]
            outputs = self.model_forward_step(batch_prompts)

            # 更新状态 & 清理完成项
            completed = []
            for i, req in enumerate(self.running_list):
                output_token = outputs[i]
                req.output_tokens.append(output_token)
                req.context_cached = True

                if self.is_generation_done(output_token):
                    req.is_done = True
                    completed.append(req)

            for req in completed:
                self.running_list.remove(req)
                print(f"Request {req.req_id} completed.")

            await asyncio.sleep(0)  # 协作式让出控制权

注意最后那句 await asyncio.sleep(0) —— 它不是为了延时，而是主动交出执行权，让事件循环有机会处理新到来的请求。这才是真正实现“低延迟 + 高并发”的关键细节！

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⚖️ 动态调控：智能准入 + 弹性批大小

光有技术和机制还不够，面对真实世界的流量波动，系统还得足够“抗压”。

试想一下：突然来了1000个请求，你的GPU会不会瞬间OOM崩溃？💥

vLLM 的调度器内置了一套 资源感知型控制系统，主要包括两个层面：

✅ 准入控制（Admission Control）

新请求到达时，并不直接放进队列，而是先问一句：“我现在有没有足够的页面能撑到你生成完？”
→ 如果显存紧张，可以选择暂时拒绝或排队，避免雪崩。

✅ 弹性批大小（Elastic Batch Sizing）

每一轮调度都会根据：
- 当前活跃请求数
- GPU 利用率
- 可用显存余量
动态决定本次实际执行的批大小，而不是死守一个固定值。

这意味着：
- 流量低谷期 → 小批次快速响应
- 高峰期 → 最大化吞吐，但仍保证稳定性

再加上统一的 GPU 内存池 + 引用计数回收机制，整个系统就像有个“智能管家”，时刻盯着资源使用情况，哪里空了就收回来，哪里需要就分配出去。

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🏗️ 实际部署中的样子：简洁高效，开箱即用

在真实的生产环境中，vLLM 常作为高性能推理镜像部署在云原生平台（如 Kubernetes 集群）中，典型架构如下：

[客户端] 
    ↓ (HTTP / OpenAI API)
[API 网关] → [负载均衡] 
                  ↓
           [vLLM 推理实例集群]
                  ↓
        [PagedAttention + 连续批处理引擎]
                  ↓
         [GPU 显存池（分页管理）]

亮点功能包括：

🔧 OpenAI 兼容接口：现有应用无需改造即可接入
📦 支持主流模型格式：LLaMA、Qwen、ChatGLM、GPTQ、AWQ……统统支持
🔁 自动扩缩容：结合 K8s HPA，轻松应对流量洪峰
📊 丰富监控指标：批大小、排队延迟、GPU 利用率、页面命中率等全部暴露

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❓ 它到底解决了哪些痛点？

让我们回到最初的问题：

❌ 痛点1：高并发下请求堆积严重？

✔️ vLLM 的连续批处理让新请求最快几毫秒内就能进入处理流程，平均排队时间大幅缩短。

❌ 痛点2：显存浪费严重，动不动 OOM？

✔️ PagedAttention 按需分配页面，实测显存利用率可达 85%+，同样卡能服务更多用户。

❌ 痛点3：吞吐上不去，硬件升级也不见效？

✔️ 异步调度 + 零拷贝页面映射 + 高效 kernel 设计，充分榨干 A100/H100 的算力潜能。

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💡 工程实践建议

如果你正打算引入 vLLM，这里有几点来自一线的经验之谈：

项目	推荐设置
页面大小（page size）	16 或 32（太小碎片多，太大浪费）
最大上下文长度	根据业务设定上限，避免过度预留
优先级队列	对关键业务启用高优先级通道
监控重点	排队延迟、批大小波动、GPU 利用率、OOM 次数

此外，别忘了开启 量化支持（如 GPTQ/AWQ），能在几乎不影响质量的前提下进一步降低部署成本，特别适合边缘或SaaS场景。

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✨ 结语：这不是优化，是重构

vLLM 的厉害之处，不在于某一项技术有多炫酷，而在于它从系统层面重新思考了 LLM 推理的本质。

它不再把每个请求当作孤立的任务去处理，而是构建了一个高度协同、资源共享、弹性伸缩的服务生态。在这个体系里：

• 显存不再是“专属领地”，而是可共享的公共资源池；
• 请求不再是“整批进出”，而是“随到随走”的流水作业；
• GPU 不再是“时开时停”的发动机，而是持续运转的高速马达。

所以当你看到“吞吐提升 5–10 倍”这样的数字时，别以为只是 benchmark 上的花活儿——这是真正能让企业节省百万级算力成本的硬实力 💪。

对于追求高性能、低成本、高可用性的 AI 团队来说，vLLM 已经不是“要不要用”的问题，而是“怎么用好”的问题。

毕竟，在这个拼速度的时代，谁能让模型跑得更快，谁就掌握了话语权。🚀