一、Tair KVCache 简介
Tair KVCache 是阿里云瑶池旗下云数据库 Tair 面向大语言模型推理场景推出的 KVCache 缓存加速服务。
随着互联网技术的演进与流量规模的激增，缓存技术逐渐成为系统架构的核心组件。该阶段催生了 Redis 等开源缓存数据库，阿里巴巴基于自身业务需求自主研发了 Tair 分布式缓存系统。历经十年技术沉淀，该系统已支撑阿里云百万企业客户及阿里巴巴集团双11等核心场景的超高并发需求。
当前大语言模型（LLM）推理的快速发展推高了算力需求，与此同时，推理过程中的 KVCache 技术所需的巨大显存消耗成为显著瓶颈。KVCache 技术通过缓存历史 Token 的 Key/Value 向量矩阵避免重复计算，虽将时间复杂度从 O(n²) 降至 O(n)，却导致显存占用随生成长度线性暴增，成为制约长文本生成和批量推理的核心瓶颈。
Tair KVCache 通过构建显存-内存-存储三级缓存体系，实现 KVCache 动态分层存储，将 KVCache 由“纯显存驻留”升级为“分级缓存架构”，在提升计算效率的同时显著扩展上下文长度，成为加速 LLM 推理的核心组件。
二、AI 场景对内存的需求
（一） HBM容量瓶颈
当前人工智能模型的规模扩张已彻底脱离硬件发展的线性轨道，存储容量与算法需求间的代际鸿沟日益凸显。以 Transformer 架构为核心的尖端模型（如 DeepSeek-R1、ChatGPT4.5）正以两年 240 倍的指数级速度突破参数边界，逐步挺进万亿参数时代，而同期主流AI硬件的高带宽存储器（HBM）容量却仅能维持两年约 1.8 倍的缓慢爬升（如 NVIDIA GPU 从 A100 的 80GB 到 H100 的 141GB）。这意味着：容量增速脱节 —— 模型参数量增速达 240 倍/两年 vs. HBM 容量增速仅 1.8 倍/两年，二者相差超过 130 倍；硬件与算法间的失衡发展，成为了 AI 算力进化的基础性约束条件。
图1：AI和内存墙 [1]
（二）带宽瓶颈
在大语言模型推理场景中，当尝试将部分计算数据从高速 HBM 内存扩展到本地DRAM、SSD 或通过 RDMA 协议扩展至远端存储时，带宽资源的约束成为核心挑战。由于模型参数和推理过程中动态生成的 KVCache 通常优先驻留在 HBM 中，当模型规模超出 HBM 容量上限时，数据被迫向 DRAM 或 SSD 换入换出，此类低速存储介质的带宽（例如 SSD 带宽仅为 HBM 的百分之一）会严重拖累推理效率。若存储层级间的带宽不足，会导致计算单元频繁因数据等待而空闲，显著降低硬件利用率。
表1：存储介质带宽
为应对这一矛盾，如何基于有限带宽充分挖掘 DRAM 和 SSD 的容量潜力以加速推理服务，成为亟待突破的技术难点。即使通过本地资源扩展技术缓解容量压力，仍可能面临以下问题：
- 资源利用率不均衡：不同负载场景下易出现局部资源闲置；
- 本地容量天花板：超大规模模型仍需跨节点资源协同；
- 分布式扩展代价：构建资源池化架构虽能提升弹性，但会加剧网络带宽竞争，需通过数据亲和性调度优化通信路径。
（三）产品服务化内存加速需求
当推理服务从单机扩展到分布式提供产品化服务，通常还需要使用相关的内存加速服务：
- 队列化负载均衡：由于单个推理请求特别是 Reason 类的模型执行耗时较长（秒级至分钟级），需通过内存队列实现请求缓冲。
- 分布式协同开销：多节点推理需同步处理任务切分、中间状态同步、结果聚合，跨节点通信延迟易成为吞吐量提升的瓶颈。
- 多轮对话缓存：针对 LLM 生成式任务（文本续写、多轮问答），需在内存中维持会话状态缓存（Session Cache），支持历史上下文快速检索以保障前端交互流畅性。
- 动态限流控制：基于令牌桶之类算法实施请求速率限制，防止恶意高频请求（如 DDoS 攻击）过度抢占 GPU 计算资源。
三、面向 AI 推理的 KVCache
Tair KVCache 通过软硬协同设计的池化实现，完成显存容量的灵活扩展与计算资源的高效解耦；同时上层的调度组件充分利用内存的加速能力，支持如限流、亲和性调度、对话缓存加速、执行预测等产品化服务需求。基于通用的模型和推理引擎，无缝兼容主流大语言模型架构，达成端到端百 GB 级 KVCache 吞吐与毫秒级响应，满足高并发、低延迟的生成式 AI 场景需求。
图2：Tair KVCache 介绍
（一）分布式内存池化
Tair KVCache 利用 GPU 集群空闲内存组成分布式内存池， 按需计费节省单机空闲内存，同时可以突破单机内存瓶颈。
分布式内存池化的核心目标是通过统一管理多级存储资源（GPU 显存、CPU 内存、SSD、远端存储），实现显存容量扩展 与 计算资源解耦。
KVCache 是 Transformer 推理中除权重以外显存占用主体，其 Offload 设计直接影响大模型推理效率：
- 通过将 KVCache 卸载至分布式池化存储，单卡显存仅需保留热数据，达到支持：
1）更大 Batch Size：实验显示批处理规模提升 5-10 倍；
2）长上下文处理：如百万 Token 级输入（需数百 GB KVCache）。
- 计算与带宽优化，以存代算：复用历史 KVCache（如对话缓存），减少重复计算，加速推理，TTFT（首 Token 时间）缩短为原来的 1/10。
（二）多级 KVCache 分配管理
Tair KVCache 通过软硬协同设计实现存储资源的最优调度。核心围绕三大目标展开：易用性统一抽象、性能极致优化、架构前瞻扩展，结合分层存储特性与新型硬件协议，打造适应大模型推理的高吞吐多级 KVCache 池化方案。
- 易用性：提供统一的调用接口与错误处理接口，屏蔽底层物理差异，支持上层 Cache 调度与管理。
- 高性能：内存热点 Locality 感知，与调度器结合，提高内存资源利用率，充分发挥 KVCache 复用的性能优势，提高算力效率；根据底层互联特性，提供高效数据交互机制实现高带宽的 KVCache 共享。
- 可扩展：随着后续物理介质和互联协议的持续发展，能充分利用底层内存语义介质（AliSCM）和互联协议（Alink）系统平滑迁移，为 KVCache 提供极致高带宽与低成本，同时支持多样拓扑与分级 KVCache 的调度和管理机制。
图3：内存池化 MemPool 系统
图4：多级 KVCache 分配管理
（三）服务化支持
接着继续看看如何用基于内存的 Redis 语义接口来支持分布式服务，例如队列负载均衡、多轮对话缓存和动态限流控制。
1. 队列化负载均衡
利用内存队列 Stream 可以把推理任务投递到 Stream 中，推理引擎做为消费者使用 XREADGroup 命令从所属任务组中按需拉取任务。支持阻塞式读取（等待新任务到达）或批量拉取，避免频繁轮询。多个推理引擎消费者属于同一任务时，Stream 自动将消息分配给不同的消费者，实现并行处理。每个消费者独立维护未确认（Pending）消息列表，确保任务不会被重复消费。
图5：队列推理负载均衡
2.多轮对话缓存
在多轮对话场景（如聊天机器人、客服系统）中，大模型推理服务需要依赖历史上下文生成连贯回复。可以利用内存的Hash结构来满足：1）快速存取——毫秒级响应，避免对话卡顿；2）上下文关联——支持按会话 ID（Session ID）快速检索完整历史；3）高并发支持——应对海量用户同时发起对话。
- 初始化会话生成唯一对话标识符
session_id。 - 创建 Hash 结构并设置初始元数据，如
HSET session:123 metadata '{"user_id": "abc", "model": "XXX"}'。 - 设置 TTL 实现自动过期，如
EXPIRE session:123 3600。 - 存储多轮对话，如
SET session:123:turn:5 "What's the capital of France?"。
3. 限流控制
以恒定速率处理请求，超出桶容量的请求被丢弃或排队。用于：1）防止资源过载：避免计算资源被恶意或异常流量耗尽。2）保障服务质量：确保高优先级请求（如付费用户）的响应时间符合 SLA。
使用List结构模拟漏桶：
- 入队：新请求通过
LPUSH加入队列。 - 出队：通过定时任务以固定速率
PROP处理请求。 - 溢出控制：检查队列长度（LLEN），超过容量则拒绝新请求。
图6：限流服务
（四）兼容性
Tair KVCache 提供内存语义的访问接口，可以通过类似 Jemalloc 的内存分配器进行管理和分配，主流推理引擎如 TensorRT-LLM、vLLM、SGLang 均可以进行方便的适配。
四、总结
作为阿里云数据库为大语言模型推理场景量身打造的技术产品，Tair KVCache 凭借其创新的分布式内存池化和分级缓存体系，成功突破了大语言模型推理中的显存墙与带宽瓶颈问题。
通过软硬协同设计，Tair KVCache 实现了显存容量的灵活扩展与计算资源的高效解耦，支持更大 Batch Size 和长上下文处理，显著提升了推理效率和资源利用率。同时，其服务化支持与兼容性设计，为分布式推理场景提供了统一的 Redis 语义接口，能够轻松适配主流推理引擎。
Tair KVCache，不仅为万亿参数模型的高效推理提供了技术保障，也为 AI 算力的持续进化和规模化应用开辟了新的可能。
