在大模型推理服务中，并发控制是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将从实际场景出发，探讨如何通过合理的并发控制机制来优化推理服务的响应时间和吞吐量。
并发控制的核心问题
当多个请求同时访问推理服务时，若不进行有效控制，可能导致资源竞争、响应延迟增加甚至服务崩溃。特别是在高负载场景下，如电商促销、新闻热点等突发流量，合理的并发控制显得尤为重要。
常见并发控制策略
1. 限流机制
通过限制单位时间内的请求数量来防止系统过载。以Nginx为例：
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=10r/s;
limit_req zone=one burst=20 nodelay;
该配置限制每个IP每秒最多处理10个请求，突发请求可达到20个。
2. 连接池管理
合理设置连接数和超时时间，避免连接泄漏。在Python中使用requests库进行并发控制：
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(total=3, backoff_factor=1)
adapter = HTTPAdapter(pool_connections=10, pool_maxsize=10, max_retries=retry_strategy)
session.mount("http://", adapter)
session.mount("https://", adapter)
3. 请求队列处理
将请求放入队列中，按顺序处理，避免瞬时高并发冲击。使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def process_request(request):
# 模拟推理过程
time.sleep(0.1)
return f"Result for {request}"
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
requests = [f"req_{i}" for i in range(20)]
futures = [executor.submit(process_request, req) for req in requests]
for future in futures:
print(future.result())
实践建议
在实际部署中，建议结合多种策略组合使用，并根据监控数据动态调整参数。同时，应建立完善的监控体系，及时发现并解决并发瓶颈问题。
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