LLM 应用的 Adaptive Batching 工程实践：动态合批把吞吐提升 3 倍，但延迟的坑你踩过吗

前言

上线三个月的 RAG 服务，Embedding 阶段每天凌晨批量处理 10 万条文档，跑了 6 小时，API 账单快到上限。

排查之后发现：代码里每条文本独立发一次 /embeddings 请求，10 万条 = 10 万次 HTTP roundtrip。把请求合批之后，同样的数据量跑了 22 分钟，API 调用次数从 10 万次降到 800 次。

但问题来了------合批之后在线服务的 P99 延迟从 80ms 涨到 340ms，用户体验直接崩了。

这就是 Adaptive Batching 要解决的核心矛盾：吞吐和延迟不是一个旋钮可以同时拧好的。这篇文章讲的是应用层如何做动态合批，让两个目标在可接受范围内共存。

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一、先把概念理清楚

"Batching"在 LLM 语境里至少有三层含义，混淆了会走很多弯路。

1.1 服务端 Continuous Batching（不是本文主题）

vLLM、TGI 等推理框架做的事情：在 token 生成的 iteration 级别动态调度多个请求，共享 KV cache，GPU 利用率接近 100%。这是推理框架内部的优化，应用层感知不到，也控制不了。

1.2 Batch API（离线批处理）

主流大模型 Batch API（各家均有提供）：提交一个 JSONL 文件，异步返回，价格打 5 折。适合不需要实时响应的大批量任务：数据标注、离线评估、报告生成。

这个用法很多人知道，本文不重点讲。

1.3 应用层 Adaptive Batching（本文主题）

在你自己的应用代码里，把短时间内积累的多个请求动态合并成一个 API 调用发出去。适合：

• 实时 Embedding 服务（RAG 检索前处理）
• 多用户并发请求同一个分类/标注任务
• 需要实时返回但又想控制 API 调用频率的场景

关键词是**"动态"**------不是固定等 100 个凑满再发，而是根据当前负载实时决定等多久、批多大。

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二、为什么 Static Batching 不够用

最朴素的批处理方案是这样的：

# 攒够 N 个请求再发
batch = []
for text in texts:
    batch.append(text)
    if len(batch) >= 100:
        results = embed(batch)
        batch = []
if batch:
    results = embed(batch)  # 处理剩余

这在离线批处理里完全够用，但在在线服务里有几个致命问题：

问题一：低峰期永远在等

流量低的时候，batch 凑不满 100 个，要么一直等（延迟无限高），要么设个超时 T------那每个请求的延迟至少是 T。

问题二：高峰期 batch 堆积

流量突然来了 500 个请求，按顺序每批 100 个发出去，第 5 批请求等待时间 = 前 4 批的处理时间总和。

问题三：一刀切的 batch size 不合适

Embedding 模型对 batch 大小有不同的最优点，单批 token 上限取决于模型配置，但实际文本长短不一，固定 100 条可能超限也可能浪费。

Static batching 的本质问题是：参数是离线拍的，运行时不感知负载变化。

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三、Adaptive Batching 的核心算法

Adaptive Batching 的核心思路：等待时间随队列深度动态调整。

队列深（请求堆积）→ 说明请求速率高 → 多等一会儿能凑更大的 batch → 吞吐收益高。

队列浅（请求稀疏）→ 等下去也凑不了多少 → 尽快发出，减少等待延迟。

3.1 基础公式

actual_wait_ms = max_wait_ms × (1 - 1 / (1 + queue_depth / scale_factor))

当 queue_depth = 0：actual_wait = 0，立即发出。 当 queue_depth = scale_factor：actual_wait = max_wait * 0.5，等一半时间。 当 queue_depth >> scale_factor：actual_wait → max_wait，等满最长时间。

这是一个平滑的自适应曲线，不需要分段 if-else。

3.2 双触发条件（实践中最常用）

无论 adaptive wait 结果如何，任意一个条件满足就立即 flush：

• Size trigger : queue_depth >= max_batch_size
• Time trigger : 队列中最老的请求等待时间 >= actual_wait_ms

should_flush = (
    len(self.queue) >= self.max_batch_size
    or (self.queue and time.monotonic() - self.queue[0].enqueue_time >= actual_wait)
)

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四、完整工程实现

4.1 Python asyncio 版（适合 FastAPI/aiohttp 服务）

import asyncio
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any, List, Optional, Callable, Awaitable
from collections import deque


@dataclass
class BatchItem:
    payload: Any
    future: asyncio.Future
    enqueue_time: float = field(default_factory=time.monotonic)


class AdaptiveBatcher:
    """
    应用层 Adaptive Batching 实现。
    
    参数说明：
        max_batch_size: 单批最大数量，超过立即 flush
        max_wait_ms: 最长等待时间（ms），P99 延迟上界
        min_batch_size: 最小批量，低于此不触发 size-based flush
        scale_factor: 自适应曲线参数，queue_depth=scale_factor 时等待约 0.5*max_wait
        process_fn: 接收 List[payload]，返回 List[result]（顺序必须对应）
    """

    def __init__(
        self,
        process_fn: Callable[[List[Any]], Awaitable[List[Any]]],
        max_batch_size: int = 100,
        max_wait_ms: float = 30.0,
        min_batch_size: int = 1,
        scale_factor: int = 10,
    ):
        self.process_fn = process_fn
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.max_wait_ms = max_wait_ms
        self.min_batch_size = min_batch_size
        self.scale_factor = scale_factor

        self._queue: deque[BatchItem] = deque()
        self._lock = asyncio.Lock()
        self._flush_task: Optional[asyncio.Task] = None

        # 监控计数器
        self._stats = {
            "total_items": 0,
            "total_batches": 0,
            "size_triggered": 0,
            "time_triggered": 0,
        }

    def _adaptive_wait_ms(self) -> float:
        """根据当前队列深度计算自适应等待时间"""
        depth = len(self._queue)
        if depth == 0:
            return 0.0
        return self.max_wait_ms * (1 - 1 / (1 + depth / self.scale_factor))

    async def add(self, payload: Any) -> Any:
        """添加一个请求到批处理队列，返回处理结果"""
        loop = asyncio.get_event_loop()
        future: asyncio.Future = loop.create_future()
        item = BatchItem(payload=payload, future=future)

        async with self._lock:
            self._queue.append(item)
            self._stats["total_items"] += 1

            if len(self._queue) >= self.max_batch_size:
                # size trigger：立即 flush，取消已有的定时 flush
                if self._flush_task and not self._flush_task.done():
                    self._flush_task.cancel()
                    self._flush_task = None
                asyncio.create_task(self._do_flush("size"))
            elif self._flush_task is None or self._flush_task.done():
                # 没有等待中的 flush task，创建一个
                self._flush_task = asyncio.create_task(self._schedule_flush())

        return await future

    async def _schedule_flush(self):
        """等待 adaptive wait 时间后 flush"""
        wait_ms = self._adaptive_wait_ms()
        if wait_ms > 0:
            await asyncio.sleep(wait_ms / 1000)
        async with self._lock:
            if self._queue:
                await self._do_flush("time")
            self._flush_task = None

    async def _do_flush(self, reason: str):
        """执行一次批处理"""
        if not self._queue:
            return

        # 取出当前队列的全部（或 max_batch_size 个）
        batch_items: List[BatchItem] = []
        while self._queue and len(batch_items) < self.max_batch_size:
            batch_items.append(self._queue.popleft())

        self._stats["total_batches"] += 1
        self._stats[f"{reason}_triggered"] += 1

        payloads = [item.payload for item in batch_items]

        try:
            results = await self.process_fn(payloads)
            if len(results) != len(batch_items):
                raise ValueError(
                    f"process_fn returned {len(results)} results for {len(batch_items)} items"
                )
            for item, result in zip(batch_items, results):
                if not item.future.done():
                    item.future.set_result(result)
        except Exception as e:
            for item in batch_items:
                if not item.future.done():
                    item.future.set_exception(e)

    def get_stats(self) -> dict:
        return {
            **self._stats,
            "queue_depth": len(self._queue),
            "avg_batch_size": (
                self._stats["total_items"] / self._stats["total_batches"]
                if self._stats["total_batches"] > 0
                else 0
            ),
        }

4.2 接入大模型 Embedding API

# 以国产大模型 API（兼容接口）为例
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://api.therouter.io/v1",  # 统一网关
    api_key="your_api_key"
)

async def embed_batch(texts: List[str]) -> List[List[float]]:
    resp = await client.embeddings.create(
        model="qwen/text-embedding-v3",  # 国产 Embedding 模型
        input=texts,
    )
    # 保证顺序与输入一致
    return [item.embedding for item in sorted(resp.data, key=lambda x: x.index)]

# 创建 batcher
embedding_batcher = AdaptiveBatcher(
    process_fn=embed_batch,
    max_batch_size=200,
    max_wait_ms=25.0,     # P99 额外延迟上界 25ms
    scale_factor=15,
)

# 在请求处理函数里使用
async def get_embedding(text: str) -> List[float]:
    return await embedding_batcher.add(text)

4.3 Node.js 版：DataLoader 模式

Facebook DataLoader 是应用层 batching 的经典实现，GraphQL 社区广泛使用：

import DataLoader from 'dataloader';
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.therouter.io/v1',
  apiKey: process.env.API_KEY,
});

const embeddingLoader = new DataLoader<string, number[]>(
  async (texts: readonly string[]) => {
    const response = await client.embeddings.create({
      model: 'qwen/text-embedding-v3',
      input: texts as string[],
    });
    // DataLoader 要求返回数组与输入一一对应
    return response.data
      .sort((a, b) => a.index - b.index)
      .map(item => item.embedding);
  },
  {
    maxBatchSize: 100,
    // batchScheduleFn 控制等待时间：20ms 后发出，不等满
    batchScheduleFn: (callback) => setTimeout(callback, 20),
    // 相同 text 自动去重（cacheKeyFn 可自定义）
    cache: true,
  }
);

// 使用：每次调用 load，DataLoader 自动合批
const embedding = await embeddingLoader.load(text);

// 多个并发调用自动合批：
const [emb1, emb2, emb3] = await Promise.all([
  embeddingLoader.load(text1),
  embeddingLoader.load(text2),
  embeddingLoader.load(text3),
]);

DataLoader 的 batchScheduleFn 对应 adaptive batching 的时间触发器，maxBatchSize 对应 size 触发器。

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五、5 个生产踩坑

坑 1：批内一个请求超时，整批受牵连

现象：某条特别长的文本（3000 字）和 99 条短文本合批，Embedding API 响应超时，100 条请求全部失败重试。

根因：process_fn 整体超时，没有批内独立的 per-item deadline。

解法：

async def embed_batch_with_timeout(texts: List[str]) -> List[List[float]]:
    try:
        resp = await asyncio.wait_for(
            client.embeddings.create(model="qwen/text-embedding-v3", input=texts),
            timeout=10.0  # 整批最多等 10s
        )
        return [item.embedding for item in sorted(resp.data, key=lambda x: x.index)]
    except asyncio.TimeoutError:
        # 批级超时：把批拆小，独立重试
        if len(texts) == 1:
            raise  # 单条还超时，真的有问题
        mid = len(texts) // 2
        left, right = await asyncio.gather(
            embed_batch_with_timeout(texts[:mid]),
            embed_batch_with_timeout(texts[mid:]),
        )
        return left + right

坑 2：重试时整批重发，浪费成功的结果

现象：100 条请求里有 3 条因为 token 超限失败（文本太长），重试时把 100 条全部重发，97 条被重复计费。

解法 ：在 _do_flush 里记录每条 item 的结果，只对 future.done() == False 的 item 重试：

# 批内精细重试
failed_items = [
    item for item, result in zip(batch_items, results)
    if isinstance(result, Exception)
]
if failed_items:
    retry_payloads = [item.payload for item in failed_items]
    retry_results = await self.process_fn(retry_payloads)
    for item, result in zip(failed_items, retry_results):
        item.future.set_result(result)

坑 3：高优先级请求被低优先级大批堵住

现象：用户实时搜索请求（高优先级）被后台 indexing 任务（低优先级，大批量）堵在队列里，响应时间 P99 从 100ms 涨到 800ms。

解法：分优先级维护独立队列，flush 时优先取高优先级：

from enum import IntEnum

class Priority(IntEnum):
    HIGH = 0    # 用户实时请求
    LOW = 1     # 后台任务

class PriorityAdaptiveBatcher:
    def __init__(self, ...):
        self._queues = {
            Priority.HIGH: deque(),
            Priority.LOW: deque(),
        }
    
    def _next_batch(self) -> List[BatchItem]:
        batch = []
        # 先取高优先级
        for priority in sorted(Priority):
            q = self._queues[priority]
            while q and len(batch) < self.max_batch_size:
                batch.append(q.popleft())
            if len(batch) >= self.max_batch_size:
                break
        return batch

坑 4：队列深度监控缺失，背压传递失效

现象：下游大模型 API 触发 rate limit，处理变慢，队列持续增长，内存 OOM。应用层没有任何报警，直到服务崩溃。

解法 ：在 add() 入口做队列深度检查，超过阈值直接返回 429：

async def add(self, payload: Any, priority: Priority = Priority.HIGH) -> Any:
    queue_depth = sum(len(q) for q in self._queues.values())
    
    if queue_depth >= self.max_queue_depth:
        raise BatcherOverloadError(
            f"Queue depth {queue_depth} exceeds limit {self.max_queue_depth}"
        )
    
    # ... 正常入队逻辑

配合 Prometheus 指标：

QUEUE_DEPTH = Gauge('batcher_queue_depth', 'Current queue depth', ['batcher_name'])
BATCH_SIZE = Histogram('batcher_batch_size', 'Batch sizes', buckets=[1,5,10,20,50,100,200])
WAIT_TIME_MS = Histogram('batcher_wait_ms', 'Item wait time in ms', buckets=[1,5,10,25,50,100,200,500])

坑 5：不同模型请求被错误合并

现象：系统同时使用两种 Embedding 模型，混合进同一个 batcher，model 参数用了第一个请求的，后续请求拿到的是错误模型的 embedding。

解法 ：按 (model, encoding_format) 分桶，每个桶独立 batcher：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=16)
def get_batcher(model: str, encoding_format: str = "float") -> AdaptiveBatcher:
    async def _process(texts):
        resp = await client.embeddings.create(
            model=model, input=texts, encoding_format=encoding_format
        )
        return [item.embedding for item in sorted(resp.data, key=lambda x: x.index)]
    
    return AdaptiveBatcher(process_fn=_process, max_batch_size=200, max_wait_ms=25)

# 调用时指定 model
embedding = await get_batcher("qwen/text-embedding-v3").add(text)

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六、性能数据：实测对比

测试场景：1000 条文本（平均 120 字），并发度 50，目标 P99 < 150ms。

策略	吞吐（items/s）	P50 延迟	P99 延迟	API 调用次数
无 batching（串行）	220	45ms	95ms	1000
固定 batch=50，wait=50ms	580	52ms	108ms	20
固定 batch=100，wait=100ms	820	102ms	215ms	10
Adaptive（max_wait=25ms，max_batch=200）	1650	30ms	128ms	6-8

结论：

• 固定 batch=100 吞吐提升明显，但 P99 超过 200ms，不适合实时场景
• Adaptive batching 在保持 P99 < 150ms 的前提下，吞吐是无 batching 的 7.5 倍，是最优固定策略（wait=50ms）的 2.8 倍
• API 调用次数从 1000 次降到 6-8 次，成本下降 99%

参数调优建议：

max_wait_ms = target_p99_latency_ms × 0.15   # 等待时间不超过 P99 目标的 15%
max_batch_size = rate_limit_per_minute / 60 / expected_batches_per_second
scale_factor = max_batch_size / 5             # 队列到 max 的 20% 时开始明显延迟

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七、监控与告警设计

7.1 核心指标

# 四个必须跟踪的指标
metrics = {
    # 1. 队列深度（leading indicator，比延迟先报警）
    "batcher_queue_depth": Gauge,
    
    # 2. 批量大小分布（判断参数是否合理）
    "batcher_batch_size": Histogram,  # buckets: [1,5,10,25,50,100,200]
    
    # 3. 每个 item 的等待时间（用户感知延迟的组成部分）
    "batcher_item_wait_ms": Histogram,  # buckets: [1,5,10,25,50,100,200,500]
    
    # 4. flush 触发原因（size vs time，诊断策略有效性）
    "batcher_flush_total": Counter,  # labels: reason=[size,time]
}

7.2 告警规则

# Prometheus alerting rules
groups:
  - name: adaptive_batcher
    rules:
      - alert: BatcherQueueDepthHigh
        expr: batcher_queue_depth > 500
        for: 30s
        annotations:
          summary: "Batcher queue 堆积超过 500，可能下游限速或崩溃"
      
      - alert: BatcherP99WaitHigh
        expr: histogram_quantile(0.99, batcher_item_wait_ms) > 200
        for: 1m
        annotations:
          summary: "Batcher P99 等待时间超过 200ms，检查 max_wait_ms 参数"
      
      - alert: BatcherTimeTriggerRatioHigh
        expr: |
          rate(batcher_flush_total{reason="time"}[5m]) /
          rate(batcher_flush_total[5m]) > 0.8
        for: 5m
        annotations:
          summary: "80% 的 flush 由超时触发，考虑减小 max_batch_size 或增大 max_wait_ms"

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八、什么时候不该用 Adaptive Batching

Adaptive Batching 不是万能药，以下场景不适合：

1. 请求之间有强依赖：A 的结果是 B 的输入，没法合批，合了也没意义。

2. 每条请求的 payload 差异极大：有的 1000 token，有的 10 token，合批后某条必然超限，分裂重试成本反而更高。

3. 结果顺序无法保证的 process_fn：如果你的批处理函数不能保证返回结果与输入顺序一一对应，会导致结果错位（这是个常见 bug）。

4. 已经在用服务端 Continuous Batching ：vLLM/TGI 在推理层已经做了 iteration-level 调度，应用层再加一层 adaptive wait 反而引入不必要的延迟。应用层 adaptive batching 主要针对的是你调用外部 API 的场景，而不是你自己部署的推理服务。

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总结

回到开头的问题：吞吐和延迟的矛盾，核心解法是让 batch 策略感知负载变化。

Adaptive Batching 的工程要点：

1. 自适应等待时间：队列深度决定等多久，不是固定参数拍脑袋
2. 双触发条件：size OR time，先到先发，避免两个极端
3. 批内独立 deadline：超时不能把整批拖死
4. 优先级分桶：高低优先级隔离，防止后台任务堵塞实时请求
5. 按 (model, format) 分 batcher 实例：不同模型的请求不能混批
6. 背压监控：queue_depth 是最早的危险信号，P99 wait 是最终表现

代码量不大（Python 版核心逻辑约 80 行），但每个细节都对应一个生产踩坑。DataLoader 模式适合 Node.js 生态，asyncio 版适合 Python FastAPI 服务，两者设计思路一致，选适合自己技术栈的就行。