LLM服务架构设计经验：高并发低延迟服务设计技巧

在大模型服务架构设计中，高并发低延迟是核心挑战。本文分享一个实际的优化方案：通过缓存层分离、请求排队和异步处理来实现。

架构要点：

1. 使用Redis作为热点数据缓存，命中率控制在85%以上
2. 采用请求队列（如RabbitMQ）进行流量削峰
3. 实现异步推理pipeline，减少单次请求等待时间

可复现步骤：

# 配置Redis缓存
import redis
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 请求处理逻辑
async def handle_request(request):
    cache_key = f"cache:{request.id}"
    cached = client.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    
    # 异步推理
    result = await async_inference(request)
    client.setex(cache_key, 300, json.dumps(result))
    return result

性能优化：通过上述方案，我们将平均响应时间从2.3s降低到0.8s，QPS提升3倍。核心是合理的缓存策略和异步处理机制。

实际部署时需注意：确保缓存一致性、合理设置超时时间和重试机制。