在大规模语言模型推理服务中，vLLM 凭借其高效的连续批处理 (continuous batching) 机制成为业界标杆。然而，当批处理规模扩大、请求类型多样化时，简单的先到先服务 (FCFS) 调度策略已无法满足复杂的服务质量需求。本文将深入探讨 vLLM 连续批处理系统中的动态优先级调度与抢占机制设计，为构建高吞吐、低延迟、公平性保证的推理服务提供工程实现方案。
连续批处理中的调度挑战
vLLM 的连续批处理机制允许新请求动态插入到正在进行的批次中，显著提高了 GPU 利用率。但这一机制也带来了新的调度挑战：
- 请求类型异构性：交互式请求要求低延迟 (TTFT < 200ms)，而批处理请求更关注吞吐量
- 资源竞争激烈：KV 缓存空间有限，长序列请求可能阻塞短序列请求
- 服务质量差异化：不同用户、不同应用场景对 SLA 要求不同
传统的 FCFS 调度策略无法有效处理这些挑战。当高优先级交互请求到达时，如果前面有低优先级批处理请求正在执行，交互请求必须等待，导致 TTFT 超标。
FCFS 与优先级调度的工程实现差异
vLLM 调度器支持两种基本策略：FCFS 和优先级调度。从工程实现角度看，两者存在显著差异：
FCFS 调度实现
# 简化的FCFS调度逻辑
def schedule_fcfs(self):
# 等待队列按到达时间排序
waiting_queue = sorted(self.waiting_requests, key=lambda x: x.arrival_time)
# 运行队列保持当前状态
running_queue = self.running_requests
# 简单的先进先出处理
return waiting_queue + running_queue
优先级调度实现
# 优先级调度需要更复杂的队列管理
def schedule_priority(self):
# 等待队列按优先级堆排序
waiting_heap = heapq.heapify(
[(-req.priority, req.arrival_time, req)
for req in self.waiting_requests]
)
# 运行队列也需要考虑优先级
running_heap = heapq.heapify(
[(-req.priority, req.start_time, req)
for req in self.running_requests]
)
# 需要联合排序避免优先级反转
return self._merge_queues(waiting_heap, running_heap)
关键差异在于优先级调度需要：
- 优先级字段：在 SequenceGroup 中引入优先级元数据
- 堆数据结构：等待队列和运行队列都需要按优先级排序
- 联合排序：避免等待队列高优先级请求被运行队列低优先级请求阻塞
动态优先级调度器设计要点
动态优先级调度器的核心在于能够根据运行时条件调整请求优先级。以下是关键设计要点：
1. 优先级计算模型
优先级不应是静态值，而应基于多个维度动态计算：
class DynamicPriorityCalculator:
def calculate_priority(self, request):
# 基础优先级（用户配置）
base_priority = request.user_priority
# 等待时间惩罚
wait_penalty = min(1.0, request.wait_time / self.max_wait_threshold)
# SLA紧迫度
sla_urgency = self._calculate_sla_urgency(request)
# 资源需求因子（长序列惩罚）
resource_factor = request.estimated_tokens / self.avg_request_size
# 综合优先级计算
priority = (
base_priority * 0.4 +
(1 - wait_penalty) * 0.3 +
sla_urgency * 0.2 +
(1 / resource_factor) * 0.1
)
return priority
2. 队列管理策略
动态优先级需要特殊的队列管理策略：
- 等待队列：最小堆，按优先级排序
- 运行队列：也需要优先级感知，支持抢占
- 饥饿预防：为长时间等待请求提供优先级提升
- 批量请求保护：避免所有批处理请求被无限期推迟
3. 优先级更新时机
优先级应在以下时机重新计算：
- 新请求到达时
- 每个调度周期开始前
- 请求等待时间超过阈值时
- 系统负载变化显著时
实时请求抢占机制设计
抢占机制是优先级调度的核心组成部分。vLLM 支持两种抢占模式：
1. RECOMPUTE 模式（默认）
当高优先级请求需要资源时，抢占低优先级请求并释放其 KV 缓存块。被抢占的请求稍后重新计算：
def preempt_by_recompute(self, low_priority_request):
# 释放KV缓存块
kv_blocks = self.kv_cache_manager.free(low_priority_request)
# 将请求状态设为PREEMPTED
low_priority_request.status = RequestStatus.PREEMPTED
# 记录需要重新计算的上下文
self.recompute_queue.append({
'request': low_priority_request,
'progress': low_priority_request.progress,
'kv_blocks': kv_blocks # 可选：保存块信息用于优化
})
return kv_blocks
优点：实现简单，内存管理清晰 缺点：导致重复计算，影响吞吐量
2. SWAP 模式（V0 引擎支持）
将低优先级请求的 KV 缓存交换到 CPU 内存或磁盘，而不是立即释放：
def preempt_by_swap(self, low_priority_request):
# 将KV缓存交换到二级存储
swapped_data = self.kv_cache_swapper.swap_out(
low_priority_request.kv_blocks
)
# 记录交换信息
low_priority_request.swap_info = swapped_data
low_priority_request.status = RequestStatus.SWAPPED
# 立即释放GPU内存
freed_blocks = self.kv_cache_manager.free(low_priority_request)
return freed_blocks
优点：避免重复计算，提高整体吞吐 缺点：实现复杂，需要额外的存储和交换开销
公平性保证与 SLA 满足策略
在支持抢占的同时，必须保证系统公平性和 SLA 满足：
1. 公平性指标
定义以下公平性指标：
- 最大等待时间：任何请求不应等待超过阈值
- 吞吐量公平性：不同优先级请求应获得合理比例的吞吐量
- 资源使用公平性：避免高优先级请求垄断所有资源
2. SLA 满足策略
class SLAManager:
def __init__(self):
self.sla_configs = {
'interactive': {'ttft_max': 200, 'tpot_max': 50},
'batch': {'ttft_max': 1000, 'tpot_max': 100},
'background': {'ttft_max': 5000, 'tpot_max': 200}
}
def check_sla_violation(self, request):
sla_type = request.sla_type
config = self.sla_configs[sla_type]
# 检查TTFT违反
if request.wait_time > config['ttft_max'] * 0.8: # 80%阈值
return True, 'ttft_risk'
# 检查TPOT违反
if hasattr(request, 'avg_tpot') and request.avg_tpot > config['tpot_max']:
return True, 'tpot_violation'
return False, None
def adjust_priority_for_sla(self, request):
"""根据SLA风险调整优先级"""
is_violation, violation_type = self.check_sla_violation(request)
if is_violation:
# 根据违反类型调整优先级提升幅度
boost_map = {
'ttft_risk': 1.5,
'tpot_violation': 1.2
}
request.priority *= boost_map.get(violation_type, 1.3)
return request.priority
3. 防饥饿机制
class AntiStarvationMechanism:
def __init__(self, max_wait_time=30000): # 30秒
self.max_wait_time = max_wait_time
self.waiting_requests = {}
def monitor_waiting_requests(self):
current_time = time.time()
for req_id, request in self.waiting_requests.items():
wait_time = current_time - request.arrival_time
if wait_time > self.max_wait_time * 0.5:
# 中等等待，适度提升优先级
request.priority *= 1.2
elif wait_time > self.max_wait_time * 0.8:
# 长时间等待，显著提升优先级
request.priority *= 2.0
elif wait_time > self.max_wait_time:
# 超过最大等待时间，强制调度
request.priority = float('inf')
self._force_schedule(request)
工程实现参数与监控要点
1. 关键配置参数
# vLLM优先级调度配置示例
scheduling:
policy: "priority" # 或 "fcfs"
priority:
enabled: true
dynamic: true # 启用动态优先级计算
preemption:
mode: "recompute" # 或 "swap"
min_priority_diff: 2.0 # 最小优先级差才触发抢占
max_preemptions_per_cycle: 3 # 每周期最大抢占数
fairness:
max_wait_time_ms: 30000
priority_boost_factor: 1.5
starvation_check_interval_ms: 1000
sla:
monitoring_enabled: true
violation_action: "priority_boost" # 或 "preempt", "alert"
2. 监控指标
实施以下监控指标以确保系统健康：
- 调度延迟分布：P50、P90、P99 调度延迟
- 优先级分布：各优先级请求的等待时间和处理时间
- 抢占频率：单位时间内的抢占次数
- SLA 满足率：各 SLA 级别的请求满足比例
- 公平性指标：基尼系数或 Jain 公平指数
- 资源利用率：GPU 利用率、KV 缓存使用率
3. 调试与优化建议
-
优先级参数调优：
- 使用 A/B 测试确定最优权重参数
- 考虑业务场景特点调整优先级维度
-
抢占策略优化：
- 根据负载模式调整抢占阈值
- 实现渐进式抢占（部分抢占而非完全抢占）
-
监控告警设置：
- 设置 SLA 违反告警阈值
- 监控优先级反转和饥饿现象
-
容量规划：
- 根据优先级分布规划资源容量
- 为高优先级请求预留缓冲资源
实施挑战与解决方案
挑战 1：优先级反转
问题：低优先级请求持有高优先级请求所需资源 解决方案：实现优先级继承协议或优先级天花板协议
挑战 2：抢占开销
问题：频繁抢占导致吞吐量下降 解决方案：
- 设置最小优先级差阈值
- 实现批量抢占优化
- 使用 SWAP 模式减少重复计算
挑战 3：动态优先级震荡
问题：优先级频繁变化导致调度不稳定 解决方案：
- 添加优先级变化速率限制
- 实现优先级平滑算法
- 设置优先级变化冷却期
性能评估与基准测试
实施动态优先级调度后，应进行全面的性能评估：
-
微观基准测试：
- 测量单个高优先级请求在低优先级请求背景下的 TTFT
- 评估不同抢占模式下的吞吐量影响
-
宏观基准测试：
- 模拟真实负载模式测试 SLA 满足率
- 评估系统在过载情况下的优雅降级能力
-
公平性评估：
- 使用标准公平性指标评估调度公平性
- 测试防饥饿机制的有效性
结论
vLLM 连续批处理系统中的动态优先级调度与抢占机制是构建生产级 AI 推理服务的关键技术。通过精心设计的优先级计算模型、高效的抢占机制、完善的公平性保证策略，可以在保证高吞吐量的同时，满足多样化的服务质量需求。
实施过程中需要特别注意：
- 优先级设计的业务对齐性
- 抢占开销与收益的平衡
- 监控体系的完备性
- 容量规划的准确性
随着 AI 推理服务场景的不断复杂化，动态优先级调度将成为提升服务质量和用户体验的核心技术之一。本文提供的工程实现方案和参数建议，为在实际系统中实施和优化这一机制提供了实用指导。
资料来源
- vLLM 官方博客：Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System (2025-09-05)
- GitHub Issue #6077: RFC: Priority Scheduling - vLLM 项目优先级调度提案
- vLLM 文档：调度器 API 与配置参数说明
本文基于 vLLM 0.10.1 版本分析，具体实现细节可能随版本更新而变化。建议在实际部署前参考最新官方文档和源代码。