大模型服务中并发控制与请求排队机制设计

在大模型服务架构中，并发控制与请求排队机制是保障系统稳定性和响应性的核心环节。本文将从实际部署经验出发，分享一个可复现的并发控制设计方案。

核心设计思路

采用令牌桶算法结合优先级队列的混合策略。首先，通过配置参数max_concurrent_requests定义最大并发请求数，每个请求获取令牌后才能进入处理流程。同时，建立两个队列：高优先级队列和普通队列，分别对应不同业务场景。

可复现实现步骤

1. 初始化并发控制器

import asyncio
from collections import deque
from dataclasses import dataclass
from typing import Deque

@dataclass
class Request:
    id: str
    priority: int  # 1-高优先级, 2-普通
    timestamp: float
    payload: dict

class ConcurrentController:
    def __init__(self, max_concurrent=100):
        self.max_concurrent = max_concurrent
        self.current_count = 0
        self.high_priority_queue = deque()
        self.normal_queue = deque()
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)

2. 请求处理逻辑

async def handle_request(self, request: Request):
    # 根据优先级入队
    if request.priority == 1:
        self.high_priority_queue.append(request)
    else:
        self.normal_queue.append(request)
    
    # 等待令牌
    await self.semaphore.acquire()
    try:
        # 处理请求逻辑
        await self.process_request(request)
    finally:
        self.current_count -= 1
        self.semaphore.release()

关键优化点

• 动态调整：根据系统负载动态调整max_concurrent参数，避免资源浪费
• 超时控制：为排队请求设置最大等待时间，防止队列阻塞
• 监控指标：记录排队时长、处理延迟等关键指标，便于性能调优

部署建议

在生产环境中，建议将并发控制器部署为独立服务，通过API网关统一管理所有模型推理请求，确保系统整体稳定性。