<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Routing - 标签 - 探索云原生</title><link>https://www.lixueduan.com/tags/routing/</link><description>探索云原生（微信公众号：探索云原生）,是意琦行的技术博客。一个云原生打工人的探索之路。从容器与编排出发，目前主要折腾云原生 AI 基础设施：GPU 资源化、编排调度、模型服务与可观测性。分享踩坑实录和实践经验。</description><generator>Hugo 0.149.0 &amp; FixIt v0.4.0-alpha-20250831070510-5a66a050</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>xueduan.li@gmail.com (意琦行)</managingEditor><webMaster>xueduan.li@gmail.com (意琦行)</webMaster><lastBuildDate>Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.lixueduan.com/tags/routing/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>vLLM 多副本如何复用 KV Cache？llm-d 缓存感知路由实战</title><link>https://www.lixueduan.com/posts/ai/32-llm-kv-cache-aware-routing/</link><pubDate>Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>xueduan.li@gmail.com (意琦行)</author><guid>https://www.lixueduan.com/posts/ai/32-llm-kv-cache-aware-routing/</guid><category domain="https://www.lixueduan.com/categories/ai/">AI</category><description>&lt;p&gt;&lt;img loading="lazy" src='https://img.lixueduan.com/ai/cover/llm-kv-cache-aware-routing.jpg' alt="KV Cache 感知路由实战：llm-d 与 vLLM 多副本实测"&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;上一篇 &lt;a href="https://www.lixueduan.com/posts/ai/27-why-pd-disaggregation/"&gt;PD 分离详解：Prefill 与 Decode 的瓶颈、拆分与代价&lt;/a&gt; 介绍了为什么要把 Prefill 和 Decode 拆开， &lt;a href="https://www.lixueduan.com/posts/ai/28-vllm-pd-demo/"&gt;vLLM PD 分离实战：从请求流程理解 Prefill、Decode 与 KV Cache 传输&lt;/a&gt; 则用一个 P、一个 D 和轻量 Proxy，跑通了请求编排与 KV Cache 传输。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;完成 Prefill 和 Decode 解耦之后，可以根据场景单独扩缩容 P、D 实例。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;不过多副本推理还需要考虑缓存局部性：&lt;strong&gt;当多个实例都开启了前缀缓存，每次请求应该交给谁，才能复用已经计算过的 KV Cache&lt;/strong&gt;？&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;本文便基于这个缓存局部性问题展开，通过 llm-d Router 对比&lt;strong&gt;随机路由&lt;/strong&gt;与&lt;strong&gt;前缀感知路由&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>