在 KV cache 显存受限、长短请求混杂、TTFT 与 TPOT 双目标拉扯的三角约束下,Continuous Batching 不再是“是否启用”的二选一,而是“调度粒度、prefill chunk 大小、decode batch 配比”三维参数的连续优化问题。本文从 vLLM v0.6/v0.7、SGLang v0.3、TensorRT-LLM v1.0 的源码与生产事故出发,给出三维决策真值表与四条来自一线生产事故的真实 postmortem。
当一个生产级 LLM 服务在 18:30 这一秒要同时应对 1.2 万条请求、其中 23% 在做 128K 长上下文 prefill、剩下 77% 在做短 decode、GPU 利用率却被压在 41%——你离"连续批处理"只有一张机票的距离。本文从 vLLM v0.6/v0.7、SGLang v0.3、TensorRT-LLM v1.0 的源码与生产事故日志出发，拆解 Continuous Batching、Chunked Prefill、Splitwise、Prefill-Decode 分离这四个相互纠缠的工程概念，给出一个可以落到 SLO 防御层与容量规划表的决策框架。这不是一篇"vLLM 入门教程"，而是一份把连续批处理从"是什么"推进到"为什么你的线上 GPU 利用率只到 41%"的工程解剖报告。
一句话摘要：在 KV cache 显存受限、长短请求混杂、TTFT 与 TPOT 双目标拉扯的三角约束下，Continuous Batching 不再是"是否启用"的二选一，而是"调度粒度、prefill chunk 大小、decode batch 配比"三维参数的连续优化问题；本文给出这三维权衡的工程真值表，以及四条来自一线生产事故的真实 postmortem。
静态批处理（static / naive batching）的代价藏在两个被新手忽略的细节里，理解它们是读懂后续章节的前提。
第一，GPU 计算与显存带宽的解耦。A100 的 FP16 算力是 312 TFLOPS，但 HBM2e 带宽只有 2 TB/s。prefill 阶段是计算密集型（FLOPs/token 约 ，其中 是已生成 token 数）；decode 阶段是访存密集型（每生成一个 token 要从 HBM 读取整个 KV cache，访存量 ，与序列长度线性相关、与 batch size 解耦）。两条曲线在 batch=1 时差异可达 20 倍以上，在 batch=32 时差异仍有 3-5 倍。静态批把两者硬塞进同一调度窗口时，要么 prefill 把 decode 拖到 TPOT 100ms+（Inter-Token Latency 雪崩），要么 decode 的低利用率让 prefill 排队——两种坏结果在生产里都见过。
第二，序列长度的重尾分布。生产流量里，5% 的请求是 RAG 长上下文（≥32K token），剩下 95% 是短问答。静态批一旦把 1 条 64K 请求塞进 batch，所有同 batch 的 200 条短请求就要等它 prefill 完才能开始 decode——平均 TPOT 直接翻 3-5 倍。这就是 ITL (Inter-Token Latency) 雪崩的根源，也是为什么静态批调度在长尾场景下"看起来显存利用率为 90%，但用户体验崩溃"的反直觉现象。
# 静态批的失败伪代码（vLLM 0.3 之前的默认行为）
def naive_batching_scheduler(requests: List[Request]):
batch = []
for req in requests:
if gpu_has_room(req):
batch.append(req) # 一直填到显存满
else:
wait_until_batch_finishes() # 整批完成才调度下一批
execute_batch(batch)
batch = []
结果：当一条 64K prefill 占满 batch，整个 batch 要等 6-9 秒才能进入 decode 阶段，期间 GPU 的 decode 单元闲置。这就是 vLLM 团队在 2023 年公开论文中报告的 "iteration-level scheduling" 实验起点。从 2024 年起，主流开源推理引擎（vLLM、SGLang、LightLLM、LMDeploy）都默认切换到了 iteration-level 调度，静态批只剩下在某些"整批推理"场景（比如离线 benchmark 跑分）中可见。
Continuous Batching（又称 iteration-level scheduling 或 in-flight batching）由 vLLM 团队在 SOSP'23 论文 PagedAttention 中正式提出。其核心抽象：把调度单位从"完整序列"降到"单次 forward 的 token 集合"。这一抽象看似简单，实则把整个 LLM serving 的调度问题从"序列级别的事件驱动"推到了"token 级别的流式调度"。
定义如下。设第 个调度步（iteration）到来时，调度器维护两个集合：
调度决策（形式化）：
与静态批的关键区别有三条，缺一不可：
这意味着 GPU 利用率从 静态批的 30-45% 提升到连续批的 70-85%（vLLM 团队公开 benchmark，A100、H100 上 LLaMA-70B、Qwen2-72B）。值得注意的是：连续批的"利用率提升"主要来自把 decode 阶段的 memory-bound 时间窗填满，而不是 prefill 阶段的计算加速。
# 连续批伪代码（vLLM v0.6+ 的核心循环）
def continuous_batching_loop(model_engine):
while has_work() or has_waiting():
# 1. 调度：把 decode 请求全选 + 选部分 prefill
decode_batch, prefill_chunks = scheduler.select_iteration_batch()
# 2. 把 prefill chunk 合并进 decode batch（统一一次 forward）
mixed_input_ids = [d.tokens for d in decode_batch] + \
[p.next_chunk_tokens for p in prefill_chunks]
# 3. 一次前向
logits = model.forward(mixed_input_ids)
# 4. decode 部分：每条请求 sample 下一个 token
# 5. prefill chunk 部分：检查 chunk 是否完成，未完继续 chunked
for p in prefill_chunks:
if p.chunk_remaining == 0:
p.status = DECODING # 进入 decode 队列
# 6. finished 请求释放 KV
evict_finished_requests()
注意 mixed_input_ids：vLLM 在一个 forward 里同时处理 decode 和 prefill，靠的是 position_ids 和 attention mask 的精心设计——这在 llama.cpp 与 TensorRT-LLM 里是不支持的，因此 TensorRT-LLM 把 in-flight batching 拆成两套 kernel：prefill 走一套 compute-bound kernel，decode 走一套 memory-bound kernel。这也是为什么 TensorRT-LLM 的 continuous batching 与 vLLM 在性能 profile 上有明显差异——前者更倾向于 PD 分离，后者更倾向于 chunked 融合。
Chunked Prefill 是 vLLM v0.4 引入、SGLang v0.2 跟进的优化。其核心观察：一条 64K 的 prefill 不需要一次性 forward，可以切成 8 个 8K 的 chunk，每调度步处理一个 chunk。这一观察背后的直觉是：LLM 的 attention 是 causal 的（decoder-only 架构），forward 的中间结果可以按 token 维度切片保存，分块计算在数学上完全等价于一次性计算。
带来的好处有三点，量级都可观测：
代价与参数（chunk size 的形式化）：
其中 是 chunk 大小（token 数）， 是 prompt 总长度， 是层数， 是 hidden dim， 是 GPU 算力， 是显存带宽。生产经验值（来自 vLLM v0.6 release notes 与多个 SRE postmortem）：
SGLang 的 chunked_prefill_size 参数与 vLLM 的 --max-num-batched-tokens 是同构的，但 SGLang 的 RadixAttention（前缀缓存）能在 chunked prefill 阶段命中已缓存的 prefix，把首 chunk 的实际计算量降到 30% 以下。这是 SGLang 在长上下文场景下 TTFT 优于 vLLM 的核心原因之一。
图表加载中…
注：Mermaid 在 Lonae 平台渲染为 SVG 图，节点颜色对应调度阶段（蓝=prefill、绿=decode、红=释放）。
当 chunked prefill 仍不够——比如一个 100K prompt 的请求把 8K chunk 调度进 decode batch，单个 chunk 的 prefill 仍可能让 50 条 decode 请求的 TPOT 上升 30%——答案就是 PD 分离。
PD 分离（disaggregation）由 Moonshot AI、DeepSeek、Together AI 在 2024-2025 年先后落地。核心思想：prefill 和 decode 在物理上跑在不同的 GPU 上，通过 RDMA/NVLink 传输 KV cache，把"两类负载相互干扰"的工程问题转化为"两类负载分别在最合适的硬件上独立优化"的问题。
形式化：
关键工程细节：
代价：需要 2x GPU 数（一份给 prefill，一份给 decode），且 KV transfer 是单点故障。生产事故：DeepSeek 在 2025 年初公开的 postmortem 提到，KV transfer 的 NCCL timeout 在跨 AZ 部署时概率约 0.3%，需要 keep-alive + 重新 prefill 的 fallback，单次失败会让用户感知到 3-5 秒的延迟尖刺。
# PD 分离的请求生命周期伪代码
class PDDisaggScheduler:
def submit(self, req):
# 1. 路由到 prefill 节点
prefill_node = self.prefill_pool.pick(req.prompt_len)
# 2. prefill（chunked 8K）
kv = prefill_node.execute_chunked(req.prompt, chunk_size=8192)
# 3. 通过 RDMA 传到 decode 节点
decode_node = self.decode_pool.pick()
decode_node.recv_kv(kv, timeout_ms=2000) # 2s 超时
# 4. decode 节点接管后续生成
decode_node.decode_step(req)
PD 分离的"何时启用"决策树如下：
根据 (TTFT SLO, TPOT SLO, prompt 长度分布, GPU 数量) 四元组，给出决策真值表。这一真值表综合了 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 三大引擎在 2025-2026 年的生产部署数据：
| 场景 | TTFT SLO | TPOT SLO | prompt 长度 | GPU 数 | 推荐方案 |
|---|---|---|---|---|---|
| 短问答 chatbot | < 500ms | < 80ms | 95% < 2K | 任意 | Continuous Batching + Chunked=2048 |
| RAG 长文问答 | < 2s | < 100ms | 50% > 32K | ≥8 | Continuous Batching + Chunked=512 + RadixAttention |
| 实时语音转写 | < 300ms | < 50ms | < 1K | 任意 | Continuous Batching + Chunked=512（关闭 PD 分离） |
| 批量文档摘要 | < 30s | n/a | 100% > 64K | ≥16 | PD 分离 + Chunked=4096 |
| 代码生成 IDE | < 1s | < 60ms | 80% < 8K | 任意 | Continuous Batching + Chunked=2048 + prefix cache |
| 多模态 VLM | < 1.5s | < 120ms | 图+文混杂 | ≥8 | Continuous Batching + Chunked=1024（image tokens 不可分） |
经验法则（按优先级排序）：
坑 1：Chunked prefill 的"首 token 偏移" vLLM v0.4.3 之前，chunked prefill 的第 2 个 chunk 之后，position_id 是从 prompt 起点开始累加的，但 sampling 的概率分布受 KV cache 中已有 prefix 的污染——首 token 概率分布异常。症状：用户偶发看到首 token 概率极低却仍被采样出。修复：在 chunk boundary 重置 sampling state。升级到 v0.6.3+ 即可解决。
坑 2：Continuous batching 与 prefix cache 的 race condition SGLang v0.1 在 prefix 缓存命中的 chunk 完成瞬间，没有立刻把状态从 PREFILL_CHUNKING 切换到 DECODING，导致下一调度步重复送了同一 chunk。症状：重复 token 输出（"的的的"），命中率越高症状越明显。修复：v0.2 引入 atomic state transition；如用 v0.1 必须打 patch。
坑 3：PD 分离的 KV transfer 大小写 DeepSeek V2 的生产配置中，prefill 节点生成 KV 时用 FP16，decode 节点接收时用 BF16——因为 NCCL 在跨节点传输时把 dtype 标记丢了，导致静默精度下降。症状：生成长文本时出现重复/幻觉，PPL 突然升高 0.3。修复：在 transfer payload 中显式 encode dtype tag，并把 dtype 检查加到 NCCL send/recv 的 metadata 中。
坑 4：Continuous batching 的 CUDA graph 不兼容 TensorRT-LLM 的 CUDA graph 优化只对固定 batch size 生效，continuous batching 的动态 batch 触发了大量 graph recompile。症状：调度步 P99 延迟飙到 800ms+，GPU 利用率反而下降。修复：v1.0 引入了 "in-flight batching aware CUDA graph pool"——预先 allocate 8 种常见 batch size 的 graph，避免 recompile。但新 batch size 仍会触发首次 compile，要监控"编译延迟尖刺"。
猜想：在 H200/MI300X 上，chunked prefill 的最优 chunk size 会从 2048 移到 4096——因为 HBM3e 带宽提升让 memory-bound 的 decode 步不再那么吃带宽，prefill 步的 compute-bound 占比更高，可以承担更大的 chunk。验证：等 vLLM v0.8 公开 H200 benchmark。截至 2026-07-06 仅有 vLLM 团队的 v0.7-rc1 单卡数据。
猜想：PD 分离 + chunked prefill + RadixAttention 三件套叠加时，prefix 命中率 > 70% 的场景可以省掉 60% 的 prefill 算力——但需要 KV cache 跨节点同步。状态：截至 2026-07-06 仅有 Together AI 公开过 40% 的命中率数据，未公开的 60% 命中率节省是推断。
猜想：Continuous Batching 在多模态（VLM）场景下需要把 image token 也 chunked——目前的实现都把 image tokens 当成一个不可分割块，导致多图请求的 TTFT 雪崩。状态：据 X 上 Qwen2-VL 团队 2026 年 6 月 AMA 透露，他们在做这件事但尚未 release。
猜想：随着 Mamba-2/SSM 类线性注意力模型的崛起，continuous batching 的"chunk size 选择"将变得次要，因为没有 KV cache 的 memory-bound 约束——这意味着 SSM 模型可能不需要 PD 分离。验证：未公开。
连续批处理上线后，监控体系需要从"静态批的 batch 维度"切换到"调度步 + 队列维度"，否则你会在出问题时只能看到"GPU 利用率下降"而无法定位是 chunked prefill 卡住、prefix cache miss 飙升，还是 PD transfer 抖动。建议至少暴露以下 metrics：
scheduler_iteration_latency_seconds（histogram）—— 单调度步延迟，p50/p99/p999 各算prefill_chunk_size_tokens（histogram）—— 实际进入调度的 chunk 大小分布decode_batch_size_requests（gauge）—— 每个调度步的 decode batch 数量kv_cache_page_free_pages（gauge）—— PagedAttention 的 free 页数prefill_to_decode_kv_transfer_seconds（histogram）—— 仅 PD 分离场景prefix_cache_hit_rate（gauge）—— RadixAttention 的命中率chunked_prefill_recompute_count（counter）—— 因 chunk boundary 失败导致的 recompute阈值经验：单调度步 p999 > 200ms 是黄警，> 500ms 是红警（通常意味着 prefix cache miss 雪崩或 KV transfer 抖动）；prefix_cache_hit_rate < 30% 时，chunked prefill 的延迟收益会消失，需要切回单次 prefill。
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