在大模型系统中，Redis作为高性能缓存和中间件组件，其架构设计直接影响模型推理性能。本文分享基于Redis的大模型中间件设计经验。
核心架构设计思路
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数据分层存储策略：将模型权重、中间结果、缓存数据按访问频率分层存储。热数据（如频繁访问的token embeddings）存储在Redis内存中，冷数据使用持久化存储。
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集群部署方案：采用Redis Cluster模式，通过哈希槽分片实现水平扩展。建议设置3个主节点，每个节点配置至少2个从节点保证高可用性。
# 集群搭建示例
redis-cli --cluster create 192.168.1.10:7000 192.168.1.11:7000 192.168.1.12:7000 \
--cluster-replicas 1
- 性能优化配置：
- 设置
maxmemory参数限制内存使用 - 启用
redis.conf中的tcp-keepalive保持连接 - 配置
hash-max-ziplist-entries和list-max-ziplist-size提升小数据结构效率
# Python客户端优化示例
import redis
from redis import RedisCluster
# 使用连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=7000, db=0)
client = redis.Redis(connection_pool=pool)
# 设置超时和重试机制
client.set('key', 'value', ex=3600) # 1小时过期
实际部署经验
- 监控
used_memory_rss指标，避免内存碎片化 - 定期执行
MEMORY PURGE清理无用内存 - 建立数据淘汰策略，优先淘汰不常用数据
通过以上设计，可有效支撑大模型推理场景下的高并发访问需求。
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