SGLang Router：基于缓存感知负载均衡的数据并行路由实践

- 一、引言
- 二、安装与快速启动
- 三、两种工作模式对比
- - 3.1 协同启动模式（单节点）
  - 3.2 独立启动模式（多节点）
- 四、动态扩缩容API
- - 4.1 添加Worker节点
  - 4.2 移除Worker节点
- 五、容错机制与重试策略
- 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）
    - 6.1.2 负载均衡路由
  - 6.2 核心配置参数
- 七、最佳实践建议
- 八、总结

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