微服务架构下大模型服务缓存优化

在微服务架构下，大模型服务的缓存优化是提升系统性能和降低延迟的关键策略。本文将分享一个实用的缓存优化方案，适用于DevOps工程师在实际项目中的部署。

缓存策略设计

对于大模型服务，我们采用多级缓存架构：

1. 本地缓存：使用Caffeine或Guava Cache实现本地缓存层
2. 分布式缓存：Redis作为主要缓存存储
3. 预热机制：定时任务预加载热点数据

实现步骤

1. 配置本地缓存

@Configuration
public class CacheConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(1000)
            .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
            .build());
        return cacheManager;
    }
}

2. 缓存注解使用

@Service
public class ModelService {
    @Cacheable(value = "modelCache", key = "#requestId")
    public ModelResponse processRequest(String requestId, ModelRequest request) {
        // 大模型推理逻辑
        return modelProcessor.process(request);
    }
}

3. Redis缓存配置

spring:
  redis:
    host: ${REDIS_HOST:localhost}
    port: ${REDIS_PORT:6379}
    timeout: 2000ms
    lettuce:
      pool:
        max-active: 20
        max-idle: 10

监控与优化

建议监控缓存命中率、响应时间等指标，通过Prometheus+Grafana进行可视化展示。

实践建议

• 针对热点数据设置合理的过期时间
• 定期清理无用缓存
• 建立缓存失效机制防止脏读