汤不热吧作为架构师，支撑百万级的并发长文本（如大模型推理）请求，同时保证低延时，是一个极具挑战性的任务。长文本推理的挑战在于：推理时间长（Token生成速度慢），且显存消耗大（KV Cache占用）。纯粹的增加服务器并不能解决根本问题，我们需要一套集成高性能推理引擎、高效资源调度和智能流量控制的系统。
本文将聚焦于利用Kubernetes (K8s) 和专门的LLM推理引擎（如vLLM）来解决这一问题。
1. 基础：选择高性能推理引擎 (vLLM)
传统的模型服务框架在处理长文本时效率低下，因为它们无法高效管理巨大的KV Cache。vLLM引入的PagedAttention机制，允许显存像操作系统的分页内存一样被管理，极大地提高了显存利用率和吞吐量，从而在保持低延迟的同时提高了并发能力。
实操要点： 确保您的基础服务镜像内置了vLLM或TensorRT-LLM。
2. 核心策略：Kubernetes 横向扩展与动态批处理
要支撑百万级并发，必须依赖强大的水平扩展能力。我们将使用Kubernetes来部署多副本模型服务，并配置高效的自动伸缩策略。
2.1 部署与HPA配置
我们首先部署一个基础的vLLM服务（假设其暴露一个HTTP API）。关键在于配置Horizontal Pod Autoscaler (HPA)，使其基于自定义指标（如每秒请求数 QPS 或 GPU 利用率）进行伸缩，而不是仅依赖CPU。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: llm-inference-service
spec:
replicas: 5 # 初始副本数
template:
spec:
containers:
- name: vllm-server
image: your-registry/vllm-service:latest
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1 # 每个Pod使用1块GPU
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: llm-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: llm-inference-service
minReplicas: 5
maxReplicas: 200 # 峰值可扩展到的最大副本数
metrics:
# 针对模型推理，我们更关注吞吐量指标，例如自定义的QPS或GPU使用率
- type: Pods
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
# 理想情况下，应基于自定义Prometheus指标（如当前处理请求队列长度）进行伸缩
2.2 负载均衡
对于长文本推理，如果使用传统Round Robin负载均衡，长请求可能会阻塞后端Pod。应考虑使用支持基于连接/请求粘性 (Sticky Sessions) 的负载均衡器，或者利用服务网格（如Istio）实现更智能的流量路由，确保单个客户端的连续请求或流式请求被路由到同一副本。
3. 流量控制与延迟保障
即使有HPA，当突发流量远超扩展速度时，系统仍可能崩溃或延迟飙升。为保证低延时和系统的稳定性，必须引入强大的流量控制和队列管理。
3.1 预处理层：分布式队列
将所有入站请求首先放入一个高性能的分布式队列（如Redis Streams 或 Kafka）。这个队列充当缓冲器和流量调节器。
工作流程：
1. 客户端发送请求到API网关。
2. API网关将请求元数据（Input Prompt, Client ID）快速写入队列。
3. K8s中的Worker Service（不同于vLLM Service）持续从队列中拉取任务，并将其提交给空闲的vLLM副本。
通过控制Worker Service从队列中拉取任务的速度，可以实现对vLLM集群的反压 (Backpressure)，防止它被过载请求压垮，从而确保已在处理中的请求能够维持低延迟。
3.2 客户端异步处理
由于长文本推理固有的延迟，客户端应设计为异步和非阻塞。
import asyncio
import httpx # 推荐用于高并发异步HTTP请求
import time
INFERENCE_ENDPOINT = "http://llm-loadbalancer/infer"
async def request_inference(request_id):
# 模拟长文本请求
payload = {"prompt": f"长文本请求 {request_id}: 请生成一篇关于AI架构的文章，长度不低于500字。"}
start_time = time.time()
try:
# 使用httpx异步发送请求
async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client:
response = await client.post(INFERENCE_ENDPOINT, json=payload)
latency = time.time() - start_time
print(f"Request {request_id} finished. Status: {response.status_code}, Latency: {latency:.2f}s")
# 实际生产中应处理流式响应以提供更佳体验
except httpx.TimeoutException:
print(f"Request {request_id} timed out.")
async def run_stress_test(num_requests):
tasks = []
for i in range(num_requests):
tasks.append(request_inference(i))
# 同时发起大量请求，测试系统在高并发下的表现
await asyncio.gather(*tasks)
# 模拟百万级并发中的一小部分：同时发起500个长文本请求
if __name__ == "__main__":
print("Starting 500 concurrent long-text requests...")
asyncio.run(run_stress_test(500))
总结
要成功在低延迟下支撑百万级长文本并发，架构师必须集成三个关键层：基础性能优化（vLLM/PagedAttention）、弹性伸缩（K8s HPA/高效GPU调度），以及最重要的流量容错与控制（分布式队列与反压机制）。只有通过主动管理进入推理集群的流量，我们才能在保持系统稳定的同时，将高并发请求转化为可控的低延迟处理批次。