为什么vLLM生产环境必须禁用Swap？深度解析性能抖动根源

在部署大模型推理服务时，你是否曾遇到这样的诡异现象：GPU利用率远未见顶，P95延迟表现尚可，但P99延迟却突然飙升至2秒以上？客户体验骤降，系统日志却没有任何错误提示。这种被称为“幽灵抖动”的问题，在使用vLLM进行部署时尤为常见，而其背后真正的元凶，往往隐藏在一个容易被忽视的系统配置中——

Swap空间。

别小看这几十GB的磁盘交换区，它可能正在悄无声息地拖慢你的高性能推理流程。尤其是在运行vLLM这类对延迟极其敏感的服务时，启用Swap无异于在高速公路上撒钉子，随时可能导致服务卡顿甚至中断。

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
    tensor_parallel_size=2,
    dtype='half',
    max_num_seqs=256,        # 最大并发数
    max_model_len=8192        # 最长上下文
)

PagedAttention：vLLM的显存优化核心

vLLM之所以能实现高达5–10倍的吞吐提升，关键在于其核心机制——PagedAttention。这一技术灵感来源于操作系统的分页内存管理思想。

传统Transformer推理过程中，每个请求所需的KV Cache必须连续分配在显存中，就像租办公室一样，必须整层租赁，即使实际使用率很低。结果导致：

• 显存碎片化严重
• 资源浪费可达60%以上

而PagedAttention则采用了更灵活的方式：将KV Cache划分为固定大小的“块”（例如每块存储16个token），不同请求的块可以分散在显存各处，仅通过一张“页表”记录逻辑位置与物理地址的映射关系即可。

这就如同城市中的共享办公模式——无需整栋租赁，哪里有空位就利用哪里，极大提升了空间利用率。

由此带来的收益包括：

• 显存利用率从不足40%提升至超过80%
• 并发处理能力从几十个请求扩展到数百个
• 支持长达32K以上的上下文长度而不触发OOM

更重要的是，该功能无需修改模型结构，只需调整少量参数即可激活。

连续批处理：最大化GPU利用率

如果说PagedAttention解决了显存利用问题，那么连续批处理（Continuous Batching）则是榨干GPU算力的关键一环。

传统的静态批处理机制类似于公交车发车机制：必须等满员才出发，最后上车的用户可能需要长时间等待。而vLLM采取的是动态策略——只要有空余计算资源，新请求即可即时插入当前批次。

其调度逻辑如下：

1. 维护一个待处理请求队列
2. 每当GPU完成一批token生成，立即检查是否有新请求可加入
<3>允许不同长度和进度的请求共存于同一批次 <4>批大小根据硬件负载动态调整，直至达到瓶颈

这种方式有效避免了因等待最后一个样本而导致的GPU空转，使得GPU利用率轻松突破85%。

指标	静态批处理	vLLM连续批处理
GPU利用率	<60%	>85%
平均延迟	高（受最长请求影响）	显著降低
吞吐量	存在固定上限	自适应扩展

vLLM还内置了兼容OpenAI接口的能力，迁移成本几乎为零。

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --host 0.0.0.0 --port 8000 --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf

前端调用方式简洁统一：

/v1/completions

后端自动完成复杂的动态批处理逻辑，实现平滑升级。

Snap：为何Swap会成为性能隐形杀手？

尽管我们已经具备高效的显存管理和智能调度机制，但如果Linux主机启用了Swap功能，整个系统的稳定性将面临巨大威胁。

Snap的工作原理

当系统物理内存紧张时，内核会将部分“不活跃”的内存页写入磁盘上的Swap分区。当程序再次访问这些数据时，需从磁盘重新加载回内存，这个过程称为page-in。

其延迟差异极为悬殊：

• 正常内存访问：<100纳秒
• Snap读取（SSD）：约100微秒
• Snap读取（HDD）：可达毫秒级

这意味着速度差距最高可达一万倍！

可通过以下命令监控系统是否存在Snap活动：

vmstat 1          # 看si/so（swap in/out）是否持续非零
cat /proc/sys/vm/swappiness  # 查看swap倾向，默认60，越高越爱用
free -h           # 注意available和swap usage

vLLM为何对Snap异常敏感？

1. 破坏内存访问的确定性假设
vLLM在初始化阶段会基于可用内存预估KV Cache block的分配方案，并假设所有内存访问都是快速且可预测的。然而一旦开启Snap，Python对象、PyTorch元数据或gRPC通信缓冲区都可能被换出。当某个关键线程尝试访问已被换出的数据时，将遭遇数十毫秒的阻塞，足以导致整个推理流水线停滞。

2. 引发不可控的延迟抖动
Snap由内核自动触发，行为完全不可控、不可预测。你可能会观察到：

• 常规请求延迟约为100ms
• 某次请求突然跳升至1.5s
• 日志无任何异常，GPU也未出现高负载

这正是典型的“Snap抖动”现象，会导致P99/P999延迟指标急剧恶化，严重影响SLA达成。

3. 掩盖真实的资源瓶颈
查看下面这组具有误导性的监控数据：

$ free -h
               total   used   free   shared  buff/cache   available
Mem:           128G    90G    5G      2G         33G        35G
Swap:          32G    18G

表面上看，系统仍有35GB可用内存，似乎资源充足。但实际上，已有18GB数据被交换至Snap分区，说明系统早已处于内存超载状态。在此环境下部署vLLM，无异于在悬崖边缘驾驶。

真实案例：金融客服系统的延迟之谜

某金融机构上线Qwen-72B模型后反馈：P95延迟稳定，但P99偶尔飙升至2秒以上，严重影响用户体验。排查过程极具代表性：

排查步骤：

• 系统日志未发现任何报错信息
• GPU利用率始终低于70%
• 网络与服务链路均正常

最终发现问题根源：服务器启用了Swap功能，且swap usage已持续增长。关闭Swap并限制容器内存上限后，P99延迟恢复稳定，抖动彻底消失。

总结与建议

对于运行vLLM等高性能推理框架的生产环境，强烈建议：

• 禁用Swap空间（swapoff -a）
• 在系统启动配置中永久关闭Swap
• 合理规划内存容量，避免过度超卖
• 结合cgroup或容器平台设置严格的内存限制

只有确保底层内存访问的低延迟与高确定性，才能充分发挥vLLM在显存管理和调度效率上的优势，真正实现高吞吐、低延迟的大模型推理服务。

GPU利用率为何停留在70%？这一现象背后可能隐藏着深层次的系统配置问题。

dmesg

在排查过程中，观察到系统存在大量内存交换行为：

page allocation failure

监控数据显示：

vmstat

so > 0

同时发现swap使用异常活跃。进一步分析后定位根本原因：

节点配置了32GB的swap空间，

swappiness=60

导致部分Python运行时对象被换出至磁盘，引发不可预测的延迟抖动。

解决方案四连击：

• 立即关闭swap功能

bash
   sudo swapoff -a

• 永久禁用swap（通过修改系统配置文件）

/etc/fstab

bash
   # 注释掉swap行
   # /dev/sda2 none swap sw 0 0

• 将内核参数swappiness设置为0，彻底抑制交换行为

bash
   echo 'vm.swappiness=0' >> /etc/sysctl.conf
   sysctl -p

• 为容器设置严格的内存硬限制

yaml
   # docker-compose.yml
   deploy:
     resources:
       limits:
         memory: 100G  # 留足28G系统预留

实施后的效果显著：请求P99延迟从最高2秒下降至稳定保持在300毫秒以内，服务抖动完全消除。

生产环境部署最佳实践 checklist

< 总内存 - 预留

si/so

MemAvailable

gpu_memory_util

项目	推荐配置	说明
Swap启用	禁用	不留任何余地，必须关闭
swappiness	0	即使保留swap，也绝不允许主动触发
内存预留	≥10%物理内存	防止系统因内存耗尽而崩溃
容器内存限制	明确设定	避免因资源超用触发主机级swap
监控指标	CPU、内存、swap使用率	实现多维度实时观测
部署模式	独占节点 或 K8s Guaranteed QoS	确保资源强隔离，避免干扰

几点来自实战的血泪经验

不要把swap当作“安全网”
对于vLLM这类对延迟极度敏感的服务，swap的存在本身就是隐患。应通过自动扩缩容机制来应对流量高峰，而非依赖swap勉强维持运行。

容器内存限制 ≠ 万能解药
即便在Docker中设置了memory limit，若宿主机整体内存不足，仍可能触发全局swap。务必保证：
主机总内存 > 所有容器limit之和 + 系统预留空间

警惕间接内存消耗
Python垃圾回收产生的临时对象、日志缓冲区、CUDA上下文初始化等，都会悄悄占用额外内存。压测时必须打满负载，观察真实内存占用情况。

定期进行极限压测
使用

locust

或

vegeta

模拟突发高并发场景，验证系统在99%负载下是否依然稳定，确保不会因一次促销活动就将swap打爆。

写在最后

vLLM的强大不仅体现在软件层面的创新——PagedAttention与连续批处理技术使其能够充分榨取每一单位的GPU算力；更体现在其对系统运行环境的严苛要求。

它如同一辆F1赛车，即便拥有强劲引擎，也需要平整赛道才能发挥极致性能。而swap，正是这条赛道上的坑洼与碎石。

因此结论清晰且不容妥协：

部署vLLM镜像时，必须禁用swap，设置swappiness=0，保障内存访问的确定性。这并非优化建议，而是生产上线的基本底线。

只有完成这些基础配置，vLLM才能真正兑现其“提升5–10倍吞吐”的承诺，让你的大模型服务既快速又稳定，经受住真实生产环境的严峻考验。