vLLM如何实现请求优先级调度机制？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

在当前AI服务的竞争中，响应效率直接决定了系统的竞争力。试想一个场景：一位金融客户急需生成一份关键分析报告，而此时系统却还在缓慢处理一批低优先级的日志任务——这种延迟显然是无法接受的。

如今的大模型推理已不再局限于“能否运行”，而是聚焦于“是否能够快速、精准且稳定地响应核心请求”。这正是vLLM等高性能推理框架迅速崛起的根本原因。

而在vLLM所采用的一系列核心技术中，请求优先级调度机制虽不如PagedAttention那样广为人知，却是企业级部署中保障服务质量（QoS）的关键所在。它让系统不仅具备高吞吐能力，更具备智能判断能力：知道哪些请求需要优先执行，哪些可以延后处理，哪些必须满足特定SLA。接下来，我们将深入剖析这一机制的工作原理。

显存瓶颈与PagedAttention的突破

理解vLLM的调度策略，首先要从其解决的核心问题入手。传统Transformer架构在推理过程中，KV缓存是影响性能的关键因素。每生成一个新的token，都需要保留此前所有token对应的Key和Value用于注意力计算。随着序列长度增加，显存占用呈指数级增长，并且要求连续内存空间分配，由此带来两大难题：

• 碎片化浪费：短请求结束后释放的小块显存难以被长请求利用，造成资源闲置。
• 批量僵化：为实现批处理，所有请求需填充至相同长度，导致大量无效计算，浪费算力。

vLLM引入了PagedAttention技术，借鉴操作系统中的虚拟内存管理理念，将KV缓存划分为固定大小的“页”（如每页存储16个token），每个请求维护一张“页表”（Page Table），记录逻辑token到物理页的映射关系。

class PageTable:
    def __init__(self):
        self.pages = []  # 存储实际的物理页ID

class Sequence:
    def __init__(self, seq_id, prompt_tokens):
        self.seq_id = seq_id
        self.tokens = prompt_tokens
        self.page_table = PageTable()  # 这是我的“内存地图”
        self.is_finished = False

这种设计带来了显著优势：

• 新增token时，只需从全局空闲页池中获取一个可用页并加入即可，无需数据拷贝。
• 不同请求的页面可交错存放，彻底消除因内存不连续导致的分配失败。
• 已完成请求释放的页可立即被新请求复用，极大提升资源利用率。

free_page_pool

这就像在GPU上实现了“虚拟内存”机制，允许多个请求共享同一块显存池，而非各自独占大片连续空间。正是这种细粒度、非连续的内存管理模式，成为vLLM实现高吞吐（提升5-10倍）的基础，也为后续灵活的调度策略提供了支撑——只有当内存可以自由调度时，请求的动态编排才成为可能。

从“火车班次”到“地铁流水线”：连续批处理的革新

传统推理引擎的批处理方式类似于按时刻表发车的列车：必须等待整批请求齐备后才能启动计算。若有个别请求延迟到达，整个批次就得等待；即便部分请求提前完成，GPU仍要维持满载状态运行到底。

而vLLM采用的连续批处理（Continuous Batching）则更像城市地铁系统：乘客随时上下车，系统持续运转。

step()

其核心是一个简单的调度循环：

def step(self):
    # 1?? 动态加人：只要还有空位，就把等待区的人放进运行车厢
    while len(self.running_queue) < max_capacity and self.waiting_queue:
        new_seq = self.waiting_queue.popleft()
        allocate_pages(new_seq)  # 给他分配“座位”（显存页）
        self.running_queue.append(new_seq)

    # 2?? 并行推进：对车厢里所有人同时进行一站路（一个token解码）
    for seq in self.running_queue:
        next_token = model.infer(seq.last_token, seq.kv_cache_ptr)
        seq.tokens.append(next_token)

    # 3?? 灵活下车：谁到了就放谁走，空出的座位马上给下一个人
    finished = [seq for seq in self.running_queue if is_done(seq)]
    for seq in finished:
        self.running_queue.remove(seq)
        release_pages(seq.page_table.pages)  # 回收“座位”
        send_result(seq.client)

这一机制带来了质的飞跃：

• GPU利用率可达90%以上，避免了传统模式下的空转等待。
• 平均延迟显著降低，短请求无需再被长请求拖累，完成后即可退出。
• 支持真正的高并发，可同时处理数百乃至上千个长度不一、速度各异的异构请求。

然而，此时的系统仍是“先来先服务”的公平模式。现实业务中往往需要差异化对待——这就引出了优先级调度的需求。

调度策略进阶：实现请求“插队”机制

尽管vLLM原生API并未直接暴露优先级参数，但这恰恰体现了其架构的灵活性：调度逻辑是可插拔的。开发者可基于底层组件构建多样化的优先级控制方案。

priority

方案一：分级队列 —— 构建VIP通道

最直观的方式是将等待队列按优先级分层：

class PriorityScheduler:
    def __init__(self):
        self.queues = {
            'high': deque(),   # ???? 急诊室
            'medium': deque(), # ???? 普通门诊
            'low': deque()     # ???? 预约检查
        }

    def add_request(self, req, priority='medium'):
        self.queues[priority].append(req)

    def get_next_batch(self):
        # 调度时，永远先看高等级队列有没有人
        for level in ['high', 'medium', 'low']:
            if self.queues[level]:
                return self.queues[level].popleft()
        return None

前端网关只需在请求中标注优先级标签（如priority=high），调度器便可将其送入高速通道。对于金融交易、实时客服等对延迟敏感的场景，此方法能有效保障SLA。

X-Priority: high

避免“饥饿”：引入老化机制（Aging）

但纯分级存在风险：若高优请求持续涌入，低优队列可能长期得不到处理，形成“饥饿”现象。为此，可引入老化机制——随着等待时间延长，低优先级请求的“隐性权重”逐步上升，最终有机会晋升至高优队列。

class AgingPriorityQueue:
    def __init__(self):
        self.items = []  # (score, timestamp, request)

    def pop_batch(self, max_size):
        current_time = time.time()
        # ? 动态提分：每秒自动增加“等待积分”
        updated = []
        for base_score, ts, req in self.items:
            aged_score = base_score - (current_time - ts) * 0.1  # 等待越久，分数越低（因为我们按升序排）
            updated.append((aged_score, ts, req))

        updated.sort(key=lambda x: x[0])  # 按分数排序，分数最低（即等待最久）的排前面
        batch = [updated.pop(0)[2] for _ in range(min(max_size, len(updated)))]
        self.items = updated
        return batch

这样既确保紧急任务快速响应，又防止普通请求被无限期搁置。

方案二：抢占式调度 —— 应对极端情况的“急救模式”

对于某些绝对不能延迟的操作（如系统健康检查、管理员指令），甚至可设计抢占式调度：临时中断正在执行的低优先级请求，腾出资源服务高优任务。得益于PagedAttention的页式管理，被中断请求的KV缓存完整保存，恢复时可无缝继续，如同系统休眠唤醒。

虽然该操作涉及GPU上下文切换，开销较大，不宜频繁使用，但在关键时刻极具价值。

方案三：加权公平队列 —— 多租户环境下的资源平衡

在SaaS或多租户平台中，不同客户可能对应不同服务等级。此时可采用加权公平队列策略，根据租户等级分配不同的调度权重，在保证高价值客户体验的同时，兼顾整体资源公平性。

在AI服务平台中，请求调度的智能化管理至关重要。以“模力方舟”平台为例，其核心调度机制基于加权公平队列（WFQ）策略，通过为不同用户分配权重来合理划分批处理资源。例如，将VIP客户的权重设为3，普通用户为1，则调度器每执行3个高优先级请求后，才会处理1个普通请求。这种方式既保障了关键用户的响应效率，也维持了整体服务的公平性。

入口处的请求标记是整个流程的第一步。API网关会依据用户身份、API Key或请求头中的特定字段对每个接入请求进行优先级标注。

X-Priority

随后，vLLM所支持的自定义调度模块接收这些已标记的请求，并根据其优先级别将其分发至对应的处理队列中，完成调度决策环节。

[Web/App] → [API Gateway + Auth] → [vLLM Cluster]
                     ↑
             [Prometheus监控 | Grafana看板]

进入动态执行阶段，系统采用循环策略优先从高优先级队列中提取任务，纳入当前推理批次进行处理，确保重要请求获得及时响应。

step()

当某个请求处理完毕后，其所占用的PagedAttention内存页会被自动释放并归还至内存池，供后续请求复用，实现高效的资源回收机制。

与此同时，监控反馈体系持续运行。Prometheus负责采集各队列的积压数量、P99延迟等关键性能指标，由Grafana进行可视化展示，并在必要时触发告警或启动自动扩容流程，形成完整的闭环控制。

该调度架构有效应对了多种典型业务挑战：

• 问题：大规模离线生成任务容易阻塞在线服务通道
  解决方案：将批量任务设定为低优先级，避免影响实时请求的正常流转。

low

• 问题：多租户环境下存在资源争抢现象
  解决方案：结合加权调度机制与单用户并发数限制，防止个别大客户耗尽全部计算资源。
• 问题：突发流量高峰可能导致系统过载
  解决方案：启用“安全模式”，临时暂停低优先级队列的调度，集中资源保障核心业务稳定运行。

综上可见，vLLM中的请求优先级调度并非简单的先后排序，而是融合了三大核心技术成果的综合体现——PagedAttention带来的内存灵活性、连续批处理提供的执行弹性，以及可编程调度架构赋予的策略自由度。

这一机制揭示了一个深层理念：在大模型推理场景下，真正的性能优势不仅体现在速度上，更在于“智能决策”的能力。一个成熟的系统不仅要最大化利用算力资源，还需具备在复杂情境下做出合理取舍的能力。当你开始区分“急诊请求”与“预约请求”时，意味着你的AI服务已迈向生产级部署的关键阶段。

展望未来，随着成本控制、自动化运维等能力的不断整合，此类调度系统将朝着更高阶的智能化发展。也许不久之后，vLLM不仅能识别“谁更重要”，还能预判“谁即将变得重要”，从而提前调整资源配置，真正实现类似自动驾驶的AI服务管理模式。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：如何实现 LLM 优先级 Continuous Attention