请求调度基础：调度的目标、策略分类与批处理的关系
好，咱们接着往下聊。上一章我们把动态批处理的整体框架搭起来了，你可能会问：批处理是批处理，调度是调度，这两者到底怎么配合？
我个人习惯把调度看作是批处理的“大脑”。没有调度，批处理就像无头苍蝇，乱撞一气。今天我们就来拆解这个大脑——请求调度。
一、请求调度的目标：到底在调度什么？
说白了，调度就是决定“下一个该处理谁”。但决定权背后，藏着几个核心目标。
- 高吞吐量：单位时间内处理完的请求越多越好。我见过一个团队，调度策略没选好，GPU利用率只有30%，换了策略直接飙到85%。
- 低延迟：尤其是P99延迟，用户可不想等太久。你想想看，一个聊天机器人如果每次回复都要3秒，谁受得了？
- 公平性：不能让某个请求一直饿死。我曾经遇到过一个大模型服务，短请求总是被长请求插队，结果短请求的P99延迟飙升到10秒。
- 资源利用率：GPU显存、算力、带宽，这些都是钱。调度不好，就是浪费。
核心矛盾：高吞吐和低延迟往往是对立的。批处理越大，吞吐越高，但单个请求的等待时间也越长。调度就是在这两者之间找平衡。
二、调度策略分类：三种经典玩法
调度策略有很多种，但最基础的三种，你必须要掌握。我当年刚入行时，就是靠这三种策略打天下的。
1. FCFS（先来先服务）
最简单的策略。谁先到，谁先上。就像排队买奶茶，先来的人先拿到。
- 优点：实现简单，公平性直观。
- 缺点：短请求容易被长请求阻塞。我记得有一次，一个长文本生成任务占了整整30秒，后面几十个短查询全部排队，用户体验极差。
避坑指南：我曾经在早期项目里直接用FCFS，结果被用户投诉“服务卡死了”。后来才发现，FCFS在请求长度差异大的场景下，简直就是灾难。
2. SJF（最短作业优先）
谁的任务短，谁先处理。这听起来很合理，对吧？
- 优点：平均等待时间最短，理论上最优。
- 缺点：长任务可能永远得不到执行——这就是“饥饿”问题。你想想看，如果一直有短请求进来，长请求就永远排不上队。
嗯，这里要注意。SJF需要你提前知道任务的执行时间。但在推理场景下，我们往往不知道一个请求要生成多少个token。所以，实际中我们常用的是“预估SJF”——根据prompt长度和历史数据来估算。
3. 优先级调度
给每个请求打一个优先级标签。VIP用户优先，普通用户排队。
- 优点：灵活，可以满足业务需求。
- 缺点：低优先级请求可能被饿死。而且，优先级怎么定？定错了反而更糟。
注意：优先级调度一定要配合“老化机制”。如果一个低优先级请求等待太久，就自动提升它的优先级。否则，你可能会被用户骂死。
三、调度与批处理的关系：不是各自为战
很多人以为调度和批处理是两回事。其实不然。它们的关系，我可以用一句话概括：调度决定“谁进批”，批处理决定“怎么批”。
具体来说：
- 调度器：从等待队列中选出一批请求，交给批处理器。
- 批处理器：把选出的请求合并成一个batch，送到GPU执行。
举个例子。假设有10个请求在排队：
- 调度器用SJF策略，选出5个最短的请求。
- 批处理器把这5个请求拼成一个batch，一次推理搞定。
你看，调度器决定了batch的组成，批处理器决定了batch的执行效率。两者配合得好，才能发挥最大威力。
我的经验：我曾经在一个项目中，调度器用优先级，批处理器用动态批处理。结果发现，高优先级请求总是凑不够一个batch，导致批处理效率低下。后来我改成“优先级+等待超时”的混合策略，才解决了问题。
四、一张图看懂调度与批处理
下面这张SVG图，展示了请求从进入队列到最终执行的完整流程。你可以看到调度器和批处理器是如何协同工作的。
五、实际项目中的调度策略选择
说了这么多理论，咱们来点实际的。我在项目中总结了一个简单的选择指南：
| 场景 | 推荐策略 | 原因 |
|---|---|---|
| 请求长度差异小 | FCFS | 简单，公平，没有饥饿问题 |
| 请求长度差异大 | SJF + 老化 | 降低平均延迟，防止长请求饿死 |
| 有VIP用户 | 优先级 + 超时 | 保证高优用户，同时防止低优饿死 |
| 混合场景 | 多级队列 | 不同队列用不同策略，灵活 |
我的建议：不要一开始就追求完美策略。先用FCFS跑起来，然后观察请求分布，再逐步优化。我见过太多团队在调度策略上过度设计，结果浪费了大量时间。
好了，关于请求调度的基础，我们就聊到这里。记住，调度不是孤立存在的，它和批处理是“搭档”关系。下一章我们会深入探讨如何把这两者结合起来，实现真正的动态批处理。