微服务架构中的大模型缓存优化

在微服务架构中，大模型缓存优化是提升系统性能的关键环节。本文将对比传统缓存策略与大模型专用缓存方案的实践效果。

缓存策略对比

传统LRU缓存

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.cache = OrderedDict()
        self.capacity = capacity
    
    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.cache.move_to_end(key)
        return self.cache[key]
    
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        elif len(self.cache) >= self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)
        self.cache[key] = value

大模型专用缓存优化

import redis
from redis import Redis

class ModelCache:
    def __init__(self, redis_client: Redis):
        self.redis = redis_client
        
    def cache_model_result(self, key: str, result: dict, ttl: int = 3600):
        # 大模型结果缓存，支持复杂数据结构
        pipeline = self.redis.pipeline()
        pipeline.hset(key, mapping=result)
        pipeline.expire(key, ttl)
        pipeline.execute()
        
    def get_cached_result(self, key: str) -> dict:
        return self.redis.hgetall(key)

实践建议

1. 对于高频访问的大模型结果，推荐使用Redis缓存
2. 建立缓存失效策略，避免陈旧数据影响业务
3. 结合Prometheus监控缓存命中率，持续优化缓存配置

通过对比分析，大模型专用缓存方案在处理复杂数据结构和高并发场景下表现更优，是微服务架构中值得推广的实践。