多模态大模型推理中的缓存设计

多模态大模型推理中的缓存设计踩坑记录

最近在部署一个多模态大模型服务时，踩了一个关于缓存设计的坑，特来分享一下。

问题背景

我们使用的是基于Transformer的多模态模型，需要处理图像和文本的联合推理。在高峰期，发现推理延迟飙升，初步排查发现是模型前向计算耗时过长。

我的缓存方案

最初设计了三级缓存结构：

1. 本地缓存（Redis）：存储热门查询结果
2. 内存缓存（LRU Cache）：存储最近访问的中间特征
3. 分布式缓存（Memcached）：跨节点共享缓存数据

实际踩坑过程

在生产环境中部署后，发现以下问题：

1. 缓存雪崩：大量请求同时失效导致瞬间全量计算
2. 缓存穿透：恶意请求或异常输入导致缓存中存储了无效数据
3. 缓存不一致：多节点缓存更新不同步

实际解决方案

经过调整，最终采用了以下方案：

import redis
import hashlib
from functools import lru_cache

class MultiModalCache:
    def __init__(self):
        self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
        self.local_cache = {}
        
    def get_cache_key(self, input_data):
        # 使用哈希算法生成稳定key
        return hashlib.md5(str(input_data).encode()).hexdigest()
        
    def get_cached_result(self, query, model):
        key = self.get_cache_key(query)
        
        # 先查本地缓存
        if key in self.local_cache:
            return self.local_cache[key]
            
        # 再查Redis缓存
        cached = self.redis_client.get(key)
        if cached:
            result = json.loads(cached)
            self.local_cache[key] = result
            return result
        
        return None
        
    def set_cached_result(self, query, result):
        key = self.get_cache_key(query)
        
        # 设置缓存过期时间
        self.redis_client.setex(key, 3600, json.dumps(result))
        
        # 本地缓存设置
        self.local_cache[key] = result
        
        # 清理过期缓存
        if len(self.local_cache) > 1000:
            self.local_cache.popitem(last=False)

关键经验

1. 缓存策略要合理：不要盲目追求高命中率而忽略内存开销
2. 过期时间设计：根据业务特征设置合理的TTL
3. 异常处理：加入缓存失效时的降级机制

建议大家在做多模态模型缓存设计时，先评估好数据访问模式，再选择合适的缓存策略。