LLM服务缓存策略踩坑记录：LRU缓存失效机制优化

LLM服务缓存策略踩坑记录：LRU缓存失效机制优化

在大模型服务部署中，缓存策略直接影响系统响应速度和资源利用率。最近在优化LLM服务时，遇到了一个典型的LRU缓存失效问题。

问题背景

我们采用Redis作为缓存层，实现LRU淘汰机制来存储模型推理结果。但在高并发场景下，发现缓存命中率异常低，且系统响应时间明显增加。

根本原因分析

通过深入排查，发现问题出在缓存键的设计上：

# 错误示例
@app.route('/predict')
def predict():
    input_hash = hashlib.md5(input_text.encode()).hexdigest()
    cache_key = f"cache:{input_hash}"
    # 无过期时间设置，导致Redis内存占用持续增长

由于缓存键未设置合理TTL，且业务逻辑中大量重复请求未被有效利用，造成LRU机制失效。

解决方案

优化后的实现：

# 正确实现
@app.route('/predict')
def predict():
    input_hash = hashlib.md5(input_text.encode()).hexdigest()
    cache_key = f"cache:{input_hash}"
    # 1. 设置合理的TTL时间
    ttl = 3600  # 1小时
    
    # 2. 使用Redis的EXPIRE命令
    result = redis_client.get(cache_key)
    if result:
        return json.loads(result)
    
    # 3. 计算结果并缓存
    prediction = model.predict(input_text)
    redis_client.setex(cache_key, ttl, json.dumps(prediction))
    return prediction

关键优化点

1. TTL策略：设置合理的过期时间，避免缓存雪崩
2. 缓存预热：对高频请求进行预热，提升命中率
3. 监控告警：建立缓存使用率监控，及时发现异常

通过以上优化，系统缓存命中率从45%提升至82%，响应时间降低60%。这个案例提醒我们：缓存设计需要考虑实际业务场景，不能简单套用通用方案。