vllm并发怎么处理，1秒发送6个请求，服务端是同时回复请求还是列队处理？-海口c网

vllm并发怎么处理，1秒发送6个请求，服务端是同时回复请求还是列队处理？

article/2025/6/24 10:57:52

环境：

vllm 0.8.5

问题描述：

vllm并发怎么处理，1秒发送6个请求，服务端是同时回复请求还是列队处理？

在这里插入图片描述

解决方案：

vLLM服务端会自动将并发请求加入队列，并动态批量处理。多个请求会被合并成一个batch在GPU上并行推理，实际响应顺序取决于调度和推理速度，通常能高效同时处理多个请求，而不是严格排队逐个处理。

INFO 05-19 11:22:57 [loggers.py:111] Engine 000: Avg prompt throughput: 12.4 tokens/s, Avg generation throughput: 170.1 tokens/s, Running: 5 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.1%, Prefix cache hit rate: 87.3% INFO: 115.206.246.211:50668 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK INFO 05-19 11:23:07 [loggers.py:111] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 146.4 tokens/s, Running: 4 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.3%, Prefix cache hit rate: 87.3% INFO 05-19 11:23:17 [loggers.py:111] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 136.0 tokens/s, Running: 4 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.6%, Prefix cache hit rate: 87.3% INFO 05-19 11:23:27 [loggers.py:111] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 135.2 tokens/s, Running: 4 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.9%, Prefix cache hit rate: 87.3% INFO 05-19 11:23:37 [loggers.py:111] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 135.2 tokens/s, Running: 4 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.2%, Prefix cache hit rate: 87.3%

vLLM的并发请求会被动态合并成batch在GPU上并行推理，日志中的“Running: X reqs, Waiting: 0 reqs”表示当前有X个请求正在被批量处理，并非严格排队逐个处理。只有当请求数超过批处理能力时，才会出现Waiting队列。官方文档说明。

看到的日志显示所有请求都在“Running”状态，说明并发请求已被批量调度并同时处理。需要进一步了解批处理调度细节吗？

从vLLM日志分析，可以看到关键的运行状态信息：

Engine 000: Avg prompt throughput: 12.4 tokens/s, Avg generation throughput: 170.1 tokens/s, Running: 5 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.1%, Prefix cache hit rate: 87.3%
Engine 000: ... Running: 4 reqs, Waiting: 0 reqs ...
...

1. 日志关键信息解读

Running: 4 或 5 reqs：当前引擎同时活跃处理4到5个请求。
Waiting: 0 reqs：没有请求处于等待队列中，即没有因资源不足被阻塞或排队。
Avg prompt throughput 和 Avg generation throughput：分别表示对prompt编码和token生成的平均吞吐速度。
GPU KV cache usage 低（1.1%~2.2%）和 Prefix cache hit rate 高（约87%）：说明缓存命中较好，减少了重复计算，提升了效率。

2. 关于“批处理是排队”的疑问

批处理本质上是“合并多个请求的计算任务”一起执行，它本身是一种并行加速手段，而非简单的串行排队。
你看到的日志“Running: 4~5 reqs，Waiting: 0 reqs”，说明此刻没有请求在排队，多个请求正在并发执行中。
也就是说，vLLM把多个活跃请求聚合进批次一起计算，多个请求“同时”进行推理。

3. 为什么会感觉有“排队”？

vLLM在达到硬件资源上限时，才会有Waiting > 0的情况，这时后续请求需要排队等候资源释放。
日志中“Waiting: 0 reqs”说明当前系统负载尚可，满足同时处理这4~5个请求。
如果你观察到某段时间Waiting数>0，那就表示超负荷，后续请求需要等待前面请求完成。
另外，批处理请求会在一定时延窗口内等待更多请求合并，期间新请求暂时“排队”等待进入批次，这种等待时间很短，是调度优化的一部分，不是传统意义的长时间排队。

4. 结合“1秒内发6个请求”的场景

vLLM能够同时“Running”处理多个请求（4~5个），说明它实际是并发执行多个请求的推理。
6个请求如果瞬时涌入，部分可能会被立即处理，部分在很短时间内等待调度进入批次，整体看上去像“轻量级排队”，但本质是为了高效批处理和并行。
并非“一个请求结束才处理下一个”，而是多个请求交错执行。

5. 总结

方面	说明
vLLM并发能力	支持同时运行多个请求（日志显示4-5个并发请求），并通过批处理提高效率。
批处理是否排队	批处理会有短暂调度等待，但不是传统的请求长时间排队，目的是合并请求提高GPU利用率。
请求响应顺序	请求并非严格串行，多个请求交替推进，接近同时返回。
Waiting请求数为0时	当前负载未超出资源限制，无明显排队。
可能存在排队时机	当请求数超过硬件处理上限时，Waiting数会升高，出现请求排队等待的情况。

6. 建议

持续观察日志中Waiting字段，如果频繁大于0，说明并发压力大，建议增加硬件资源或优化请求发送节奏。
结合实际业务需求，合理控制请求并发数量和请求长度，避免资源饱和导致排队和响应延迟。
如果需求是更高并发，可以考虑水平扩展实例，实现多实例负载均衡。

GPU KV cache usage: 0.5%, Prefix cache hit rate: 65.5%

GPU KV cache usage: 0.5%
Prefix cache hit rate: 65.5%

出现在vLLM的日志或状态监控中，主要用来反映模型推理时缓存机制的使用情况和效率。下面我帮你详细解释它们的含义和作用。

1. GPU KV cache usage: 0.5%

KV cache（Key-Value Cache）是 transformer 模型推理时用来缓存已经计算过的中间“键”（Key）和值（Value）向量的内存区域，目的是避免在生成长序列时重复计算前面已经生成的token的注意力部分，加快生成速度。

GPU KV cache usage(使用率) = 0.5%
表示当前GPU中用于缓存的KV Cache的占用率非常低，只有0.5%。
这可能说明：
- 当前生成的文本还比较短，KV cache还没被大量使用。
- 服务器GPU内存资源充足，缓存很轻量。
- 如果生成非常长的文本，这个数值通常会更高。

2. Prefix cache hit rate: 65.5%

Prefix cache是vLLM独有的一种缓存机制，专门用来缓存“前缀”序列对应的激活状态（hidden states），这样当多个请求共享相同或相似的上下文前缀时，可以直接重复利用缓存，避免重复计算，从而显著加速推理。

Prefix cache hit rate (前缀缓存命中率) = 65.5%
表示在当前的推理请求中，有65.5%的时间或请求片段命中了已有的前缀缓存，复用了之前计算过的结果，减少了重复计算。
- 命中率越高，vLLM推理效率越高，响应越快。
- 低命中率说明请求的上下文较为多样，缓存复用少。

综合理解

指标	说明	影响
GPU KV cache usage	Transformer模型中缓存已生成token的key/value向量所占用GPU内存比率	低说明缓存压力小，推理效率正常
Prefix cache hit rate	多请求间复用相同上下文前缀激活状态的次数比例	高说明缓存复用好，推理加速明显