LLM服务中模型缓存刷新机制

在LLM服务中，模型缓存刷新机制是保障服务性能和响应准确性的关键环节。本文将介绍一种基于时间窗口和请求频率的混合缓存刷新策略。

缓存刷新策略

我们采用以下策略：

• 缓存过期时间设置为30分钟
• 当缓存命中率低于20%时触发刷新
• 每小时自动刷新一次

import time
from collections import defaultdict

class ModelCache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}
        self.access_count = defaultdict(int)
        self.last_refresh = time.time()
        
    def get_model_response(self, prompt):
        key = hash(prompt)
        if key in self.cache:
            self.access_count[key] += 1
            return self.cache[key]
        
        # 触发模型推理
        response = self._infer(prompt)
        
        # 缓存刷新检查
        self._check_refresh()
        
        self.cache[key] = response
        return response
    
    def _check_refresh(self):
        # 每小时强制刷新
        if time.time() - self.last_refresh > 3600:
            self._refresh_cache()
            self.last_refresh = time.time()
        
        # 检查命中率
        total_access = sum(self.access_count.values())
        if total_access > 0:
            hit_rate = sum(1 for c in self.access_count.values() if c > 0) / len(self.access_count)
            if hit_rate < 0.2:
                self._refresh_cache()
                self.access_count.clear()
    
    def _refresh_cache(self):
        print("正在刷新缓存...")
        # 实际应用中这里会重新加载模型权重或清理过期数据
        self.cache.clear()

部署建议

在生产环境中，可配合以下组件实现：

1. 使用Redis作为缓存存储层
2. 配置Prometheus监控命中率和延迟
3. 设置Kubernetes的Deployment控制器进行滚动更新

该机制有效平衡了服务响应速度与资源消耗，在实际应用中已稳定运行超过6个月。