开源大模型推理中缓存策略的调优技巧

在开源大模型推理场景中，缓存策略的调优直接影响着系统性能和资源利用率。本文将从实际部署角度出发，对比几种主流缓存方案，并提供可复现的优化步骤。

缓存策略对比

1. 基于Redis的简单缓存

适用于查询频率高但数据变化不频繁的场景：

import redis
import json

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_cached_response(key):
    cached = redis_client.get(key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    return None

# 缓存逻辑示例
query_key = f"model:{prompt}"
cache_result = get_cached_response(query_key)
if not cache_result:
    # 执行模型推理
    result = model(prompt)
    # 缓存结果，设置过期时间
    redis_client.setex(query_key, 3600, json.dumps(result))

2. LRU缓存优化

通过内存管理实现更智能的缓存淘汰：

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()
    
    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            # 移动到末尾（最近使用）
            self.cache.move_to_end(key)
            return self.cache[key]
        return None
    
    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        elif len(self.cache) >= self.capacity:
            # 淘汰最久未使用
            self.cache.popitem(last=False)
        self.cache[key] = value

实际部署建议

1. 缓存粒度控制：按模型输入长度或关键词进行缓存分片
2. 过期时间设置：根据业务场景设置合理的TTL（如30-60分钟）
3. 缓存预热：在高峰期前预加载热点数据
4. 监控告警：通过Prometheus监控缓存命中率和内存使用情况

性能调优要点

• 避免缓存雪崩（设置随机过期时间）
• 降低缓存穿透（空值缓存）
• 减少缓存击穿（互斥锁机制）

通过以上策略，可将模型推理延迟降低30%-50%，显著提升用户体验。