SGLang Router：基于缓存感知负载均衡的数据并行路由实践
一、引言
在大规模语言模型推理场景中，如何高效利用多GPU资源实现数据并行是关键挑战。SGLang Router通过独特的缓存感知负载均衡算法，为多个运行中的SGLang Runtime实例提供智能请求分发。本文将深入解析其核心功能与使用实践，并演示如何将其作为即插即用的OpenAI API替代方案。
二、安装与快速启动
pip install sglang-router
验证安装：
python -m sglang_router.launch_server --help
python -m sglang_router.launch_router --help
三、两种工作模式对比
3.1 协同启动模式（单节点）
适用场景：快速部署单节点多GPU环境
python -m sglang_router.launch_server \
--model-path meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct \
--dp-size 4
请求示例：
import requests
response = requests.post(
"http://localhost:30000/generate",
json={"text": "法国的首都是哪里？"}
)
print(response.json())
3.2 独立启动模式（多节点）
适用场景：跨节点分布式部署
- 启动Worker节点：
# 节点1
python -m sglang.launch_server --port 30001
# 节点2
python -m sglang.launch_server --port 30002
- 启动Router：
python -m sglang_router.launch_router \
--worker-urls http://worker1:30001 http://worker2:30002
四、动态扩缩容API
4.1 添加Worker节点
curl -X POST http://localhost:30000/add_worker?url=http://new-worker:30003
4.2 移除Worker节点
curl -X POST http://localhost:30000/remove_worker?url=http://old-worker:30001
五、容错机制与重试策略
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| max_worker_retries | 3 | 单Worker最大重试次数 |
| max_total_retries | 6 | 总最大重试次数 |
故障处理流程：
- Worker连续失败超过max_worker_retries次后标记为不可用
- 自动切换到其他可用Worker
- 总重试次数超过max_total_retries时返回错误
六、路由策略详解
6.1 混合路由策略
6.1.1 缓存感知路由（近似树）
- 维护前缀匹配树（存储原始字符）
- 匹配率 > cache_threshold时选择最高匹配节点
- 否则选择树最小的Worker（缓存空间最大）
6.1.2 负载均衡路由
- 基于队列长度的最短队列优先
- 使用双阈值判断系统平衡状态：
is_imbalanced = (max_load - min_load) > abs_threshold and max_load > rel_threshold * min_load
6.2 核心配置参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| cache_threshold | float | 0.5 | 触发缓存路由的最小匹配率 |
| balance_abs_threshold | int | 32 | 负载绝对差值阈值 |
| balance_rel_threshold | float | 1.0001 | 负载相对比值阈值 |
| eviction_interval | int | 60 | LRU缓存清理间隔(秒) |
| max_tree_size | int | 16777216 | 前缀树最大节点数 |
七、最佳实践建议
- 批量调整：根据GPU数量动态调整请求batch size
- 监控指标：
- 各Worker的队列长度
- 前缀树命中率
- 缓存淘汰频率
- 动态伸缩：结合集群监控自动触发扩缩容API
八、总结
SGLang Router通过智能混合路由策略，在缓存利用与负载均衡间实现动态平衡。其开箱即用的API设计与完善的容错机制，使其成为构建大规模语言模型服务的理想选择。
参考链接：
SGLang Router官方文档