大模型部署中缓存失效策略分析

在大模型部署场景中，缓存失效策略直接影响系统性能与资源利用率。本文将从架构层面分析常见的缓存失效模式，并提供可复现的实践方案。

缓存失效策略类型

1. 时间驱动失效（TTL）

from redis import Redis
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379)
# 设置缓存，5分钟过期
redis_client.setex('model_output:123', 300, 'result_data')

2. 内容驱动失效（版本控制）

import hashlib
# 计算输入哈希值作为缓存key
input_hash = hashlib.md5(input_data.encode()).hexdigest()
# 检查模型版本更新
if model_version != cached_version:
    # 清除旧缓存
    redis_client.delete(f"model_output:{input_hash}")

最佳实践方案

建议采用混合策略：

基于TTL设置基础失效时间（如30分钟）
结合模型版本更新机制，实现主动失效
添加缓存预热逻辑，在模型更新后重新生成热点数据

实现示例

class ModelCache:
    def __init__(self, redis_client):
        self.redis = redis_client
        
    def get_or_set(self, key, func, ttl=1800):
        cached = self.redis.get(key)
        if cached:
            return cached
        result = func()
        self.redis.setex(key, ttl, result)
        return result

通过合理的缓存失效策略，可以在保证数据一致性的同时，最大化缓存命中率，降低模型推理成本。