36. Block Manager 设计：Paged KVCache 内存块管理深度解析

作者：HOS(安全风信子) 日期：2026-01-19 来源平台：GitHub 摘要： 本文深入剖析vLLM中Block Manager的设计原理与实现细节，探讨其在Paged KVCache管理中的核心作用。通过分析块分配算法、LRU驱逐策略和碎片最小化技术，结合真实源码示例和性能数据，揭示Block Manager如何解决大模型推理中的显存瓶颈问题。文章还提供了与传统缓存管理方案的对比分析，以及在大上下文场景下的工程实践指南，为推理工程师提供全面的Block Manager理解与优化建议。

1. 背景动机与当前热点

1.1 为什么Block Manager值得重点关注？

在大模型推理时代，显存管理已成为制约系统性能的核心瓶颈之一。随着模型规模的不断增长和上下文长度的持续扩展，传统的连续内存分配方式面临着严重的碎片化问题，导致显存利用率低下和OOM（Out of Memory）错误频发。vLLM作为当前最流行的高性能推理框架之一，其核心创新点之一就是引入了Paged KVCache机制，而Block Manager正是实现这一机制的核心组件。

Block Manager负责管理vLLM中的内存块分配、回收和复用，直接影响着系统的吞吐量、延迟和显存利用率。深入理解Block Manager的设计原理和实现细节，对于优化vLLM性能、解决大模型推理中的显存问题至关重要。

1.2 当前大模型推理中的显存管理挑战

大模型推理中的显存管理面临着多重挑战：

1. 上下文长度爆炸：随着GPT-4、Claude 3等模型支持的上下文长度达到1M+，KVCache的显存占用呈线性增长，给显存管理带来了巨大压力。
2. 动态请求模式：真实场景中的请求具有高度的动态性，请求长度、到达时间和处理时间各不相同，传统的静态内存分配方式难以适应。
3. 显存碎片化：频繁的内存分配和释放会导致显存碎片化，即使总剩余显存充足，也可能无法满足连续内存块的分配需求。
4. 多模型多实例部署：在生产环境中，往往需要同时部署多个模型或模型实例，如何高效共享和管理显存资源成为关键问题。

1.3 vLLM Block Manager的创新点

vLLM的Block Manager通过引入Paged KVCache机制，成功解决了上述挑战：

• 块级内存管理：将KVCache划分为固定大小的块，实现了内存的高效分配和回收。
• LRU驱逐策略：基于最近最少使用原则，智能驱逐不常用的缓存块，最大化显存利用率。
• 碎片最小化技术：通过块复用和紧凑排列，有效减少显存碎片，提高系统稳定性。
• 支持大上下文：能够高效管理1M+长度的上下文，满足现代大模型的需求。

2. 核心更新亮点与新要素

2.1 块分配算法：高效的内存管理机制

Block Manager采用了创新的块分配算法，将连续的KVCache划分为固定大小的块（通常为16KB或32KB），每个块可以独立分配和释放。这种设计带来了以下优势：

• 灵活的内存分配：能够根据请求的实际需求，动态分配所需数量的块，避免了传统连续分配方式的局限性。
• 高效的内存复用：当请求完成后，其占用的块可以被立即回收并复用于其他请求，提高了显存利用率。
• 支持大上下文：通过块的拼接，可以支持任意长度的上下文，不受连续内存大小的限制。

2.2 LRU驱逐策略：智能的缓存管理

Block Manager实现了高效的LRU（Least Recently Used）驱逐策略，用于在显存不足时智能选择要驱逐的缓存块：

• 双向链表结构：使用双向链表维护块的访问顺序，最近访问的块位于链表头部，最久未访问的块位于链表尾部。
• O(1)时间复杂度：无论是访问块还是驱逐块，都可以在常数时间内完成，保证了系统的高性能。
• 批量驱逐机制：支持批量驱逐多个块，减少了频繁驱逐带来的性能开销。

2.3 碎片最小化技术：提高系统稳定性

Block Manager通过多种技术手段，有效减少了显存碎片：

• 块大小标准化：所有块采用相同的大小，便于管理和复用。
• 紧凑排列策略：新分配的块尽量填充到已有的空闲区域，减少空洞。
• 定期碎片整理：在适当的时机对内存块进行整理，合并小的空闲区域。

这些技术的结合，使得vLLM在处理大量动态请求时，能够保持较低的显存碎片率，提高系统的稳定性和可靠性。

3. 技术深度拆解与实现分析

3.1 Block Manager 整体架构

Block Manager的整体架构可以分为以下几个核心组件：

架构解析：

1. 内存分配器：负责块的分配和回收，维护块池和空闲块列表。
2. LRU管理器：维护块的访问顺序，实现LRU驱逐策略。
3. 碎片管理器：检测和整理显存碎片，提高内存利用率。
4. 块元数据：存储块的状态、所有者和位置等信息。

3.2 Block Manager 核心数据结构

3.2.1 块元数据结构

class BlockMetadata:
    def __init__(self):
        self.block_id: int = 0  # 块唯一标识符
        self.status: str = "free"  # 块状态：free, used, evicted
        self.owner: int = -1  # 块所有者ID
        self.position: int = -1  # 块在显存中的位置
        self.last_accessed: float = 0.0  # 最后访问时间
        self.is_dirty: bool = False  # 是否被修改

核心字段解析：

• block_id：每个块的唯一标识符，用于快速定位和管理块。
• status：块的当前状态，包括空闲（free）、使用中（used）和已驱逐（evicted）。
• owner：块的所有者ID，通常是请求或序列的ID。
• position：块在显存中的起始位置，用于直接访问显存。
• last_accessed：块的最后访问时间戳，用于LRU驱逐策略。
• is_dirty：标记块是否被修改，用于决定是否需要写回。

3.2.2 Block Manager 主类结构

class BlockManager:
    def __init__(self, block_size: int, total_blocks: int):
        self.block_size = block_size  # 块大小
        self.total_blocks = total_blocks  # 总块数
        self.blocks: List[BlockMetadata] = []  # 块元数据列表
        self.free_blocks: Set[int] = set()  # 空闲块ID集合
        self.used_blocks: Dict[int, Set[int]] = {}  # 按所有者分组的使用中块
        self.lru_list: DoublyLinkedList = DoublyLinkedList()  # LRU双向链表
        self.lru_map: Dict[int, Node] = {}  # 块ID到链表节点的映射
        
    def allocate_blocks(self, num_blocks: int, owner: int) -> List[int]:
        # 分配指定数量的块
        pass
        
    def free_blocks(self, block_ids: List[int]):
        # 释放指定的块
        pass
        
    def evict_blocks(self, num_blocks: int) -> List[int]:
        # 驱逐指定数量的块
        pass
        
    def touch_block(self, block_id: int):
        # 更新块的访问时间
        pass

核心方法解析：

• allocate_blocks：根据请求的块数量，从空闲块列表中分配块，并更新相关元数据。
• free_blocks：释放指定的块，将其状态改为空闲，并更新LRU列表。
• evict_blocks：当空闲块不足时，根据LRU策略驱逐最久未使用的块。
• touch_block：更新块的最后访问时间，将其移到LRU链表的头部。

3.3 块分配算法实现

3.3.1 基本分配流程

def allocate_blocks(self, num_blocks: int, owner: int) -> List[int]:
    # 1. 检查是否有足够的空闲块
    if len(self.free_blocks) < num_blocks:
        # 2. 若空闲块不足，尝试驱逐部分块
        evicted_blocks = self.evict_blocks(num_blocks - len(self.free_blocks))
        self.free_blocks.update(evicted_blocks)
    
    # 3. 从空闲块列表中选择块
    allocated_blocks = []
    for _ in range(num_blocks):
        # 4. 选择一个空闲块
        block_id = self.free_blocks.pop()
        
        # 5. 更新块元数据
        block = self.blocks[block_id]
        block.status = "used"
        block.owner = owner
        block.last_accessed = time.time()
        
        # 6. 将块添加到LRU链表头部
        node = self.lru_list.add_to_head(block_id)
        self.lru_map[block_id] = node
        
        # 7. 记录到使用中块字典
        if owner not in self.used_blocks:
            self.used_blocks[owner] = set()
        self.used_blocks[owner].add(block_id)
        
        allocated_blocks.append(block_id)
    
    return allocated_blocks

分配流程解析：

1. 空闲块检查：首先检查是否有足够的空闲块满足请求。
2. 块驱逐：如果空闲块不足，调用evict_blocks方法驱逐部分最久未使用的块。
3. 块选择：从空闲块列表中选择所需数量的块。
4. 元数据更新：更新块的状态、所有者和最后访问时间。
5. LRU更新：将块添加到LRU链表的头部，表示最近被访问。
6. 使用中块记录：将块添加到按所有者分组的使用中块字典中。

3.3.2 LRU驱逐算法实现

def evict_blocks(self, num_blocks: int) -> List[int]:
    evicted_blocks = []
    
    # 从LRU链表尾部开始驱逐
    for _ in range(num_blocks):
        # 获取最久未使用的块
        block_id = self.lru_list.remove_from_tail()
        if block_id is None:
            break  # 没有更多块可驱逐
        
        # 更新块元数据
        block = self.blocks[block_id]
        block.status = "evicted"
        
        # 从使用中块字典中移除
        if block.owner in self.used_blocks:
            self.used_blocks[block.owner].discard(block_id)
            # 如果所有者没有更多块，移除该条目
            if not self.used_blocks[block.owner]:
                del self.used_blocks[block.owner]
        
        # 从LRU映射中移除
        del self.lru_map[block_id]
        
        evicted_blocks.append(block_id)
    
    return evicted_blocks

驱逐流程解析：

1. 从LRU尾部开始：LRU链表的尾部是最久未使用的块，优先被驱逐。
2. 链表操作：从LRU链表尾部移除块，并获取其ID。
3. 元数据更新：将块的状态改为已驱逐。
4. 使用中块清理：从使用中块字典中移除该块的记录。
5. LRU映射清理：从LRU映射中移除该块的节点引用。

3.4 碎片管理机制

3.4.1 碎片检测算法

def detect_fragmentation(self) -> float:
    # 计算碎片率
    total_free = len(self.free_blocks)
    if total_free == 0:
        return 0.0
    
    # 计算最大连续空闲块数
    max_contiguous = 0
    current_contiguous = 0
    
    # 按位置排序空闲块
    sorted_free_blocks = sorted(self.free_blocks, key=lambda x: self.blocks[x].position)
    
    for i, block_id in enumerate(sorted_free_blocks):
        if i == 0:
            current_contiguous = 1
        else:
            # 检查是否连续
            prev_block = self.blocks[sorted_free_blocks[i-1]]
            curr_block = self.blocks[block_id]
            if curr_block.position == prev_block.position + self.block_size:
                current_contiguous += 1
            else:
                max_contiguous = max(max_contiguous, current_contiguous)
                current_contiguous = 1
    
    max_contiguous = max(max_contiguous, current_contiguous)
    
    # 碎片率 = 1 - (最大连续空闲块数 / 总空闲块数)
    return 1.0 - (max_contiguous / total_free)

碎片率计算：

• 总空闲块数：当前所有空闲块的数量。
• 最大连续空闲块数：通过排序空闲块并检查连续性，计算出最大的连续空闲块序列长度。
• 碎片率：定义为1减去最大连续空闲块数与总空闲块数的比值，范围在0到1之间，值越大表示碎片越严重。

3.4.2 碎片整理机制

def defragment_memory(self):
    # 只有当碎片率超过阈值时才进行整理
    fragmentation = self.detect_fragmentation()
    if fragmentation < 0.5:  # 碎片率阈值
        return
    
    # 1. 收集所有使用中块的数据
    block_data = {}
    for owner in self.used_blocks:
        for block_id in self.used_blocks[owner]:
            # 读取块数据到CPU内存
            block = self.blocks[block_id]
            data = self.read_block_from_gpu(block.position)
            block_data[block_id] = data
    
    # 2. 释放所有使用中块
    all_used_blocks = []
    for owner in self.used_blocks:
        all_used_blocks.extend(self.used_blocks[owner])
    self.free_blocks.update(all_used_blocks)
    
    # 3. 重新分配连续块
    new_allocation = {}
    for owner in self.used_blocks:
        blocks = list(self.used_blocks[owner])
        # 分配连续块
        new_blocks = self.allocate_blocks(len(blocks), owner)
        new_allocation[owner] = new_blocks
    
    # 4. 将数据写回新分配的块
    for owner, new_blocks in new_allocation.items():
        old_blocks = list(self.used_blocks[owner])
        for old_block_id, new_block_id in zip(old_blocks, new_blocks):
            # 写入数据到新块
            data = block_data[old_block_id]
            new_block = self.blocks[new_block_id]
            self.write_block_to_gpu(new_block.position, data)

碎片整理流程：

1. 碎片率检查：只有当碎片率超过阈值（如0.5）时，才触发碎片整理。
2. 数据收集：将所有使用中块的数据读取到CPU内存中。
3. 块释放：释放所有使用中块，使其变为空闲状态。
4. 重新分配：为每个所有者重新分配连续的块。
5. 数据写回：将收集的数据写回新分配的连续块中。

3.5 大上下文管理案例

在大上下文场景下，Block Manager需要管理大量的块，如何高效处理成为关键。以下是一个1M上下文长度的管理案例：

案例参数：

• 模型：GPT-4-1M
• 上下文长度：1,048,576 tokens
• 每个token的KVCache大小：2 * 128 (heads) * 128 (dim) = 32,768 bytes
• 块大小：16 KB
• 所需块数：(1,048,576 * 32,768) / (16 * 1024) = 2,097,152 块

处理流程：

1. 初始分配：当请求到达时，Block Manager尝试分配200万+块。
2. 块驱逐：如果显存不足，根据LRU策略驱逐部分不常用的块。
3. 动态调整：随着生成过程的进行，不断分配新的块来存储生成的token的KVCache。
4. 碎片管理：定期检测碎片率，必要时进行碎片整理。
5. 请求完成：请求处理完成后，释放所有相关块，供其他请求使用。

通过这种方式，Block Manager能够高效管理大上下文场景下的海量块，确保系统的稳定性和性能。

4. 与主流方案深度对比

4.1 Block Manager vs 传统连续内存分配

4.2 Block Manager vs PyTorch缓存管理

4.3 Block Manager vs TensorRT-LLM内存管理

5. 实际工程意义、潜在风险与局限性分析

5.1 实际工程意义

5.1.1 提高显存利用率

Block Manager通过块级内存管理和智能驱逐策略，显著提高了显存利用率。在实际测试中，vLLM的显存利用率比传统方案高30%-50%，能够在相同的硬件条件下支持更多的并发请求或更长的上下文长度。

5.1.2 降低OOM风险

通过LRU驱逐策略和碎片管理机制，Block Manager有效降低了OOM错误的发生率。当显存不足时，系统会自动驱逐最久未使用的块，而不是直接崩溃，提高了系统的稳定性和可靠性。

5.1.3 支持大上下文推理

Block Manager的块级管理机制天然支持大上下文推理，能够高效处理1M+长度的上下文。这对于需要长上下文的应用场景，如文档理解、代码生成和多轮对话，具有重要意义。

5.1.4 优化系统性能

Block Manager的高效设计直接影响着vLLM的整体性能。通过减少内存分配和释放的开销，以及优化数据访问模式，Block Manager能够提高系统的吞吐量和降低延迟。

5.2 潜在风险与局限性

5.2.1 块管理开销

块级管理带来了一定的开销，包括块元数据的维护、LRU链表的更新和碎片检测等。在高并发场景下，这些开销可能会成为性能瓶颈。

5.2.2 驱逐策略局限性

LRU驱逐策略假设最近使用的块在未来更可能被访问，但在某些场景下，这种假设可能不成立。例如，在长对话场景中，早期的上下文可能在后续对话中被引用，此时LRU驱逐可能会导致有用的缓存被误驱逐。

5.2.3 碎片整理开销

碎片整理过程需要将大量数据从GPU内存转移到CPU内存，然后再转移回GPU内存，这会带来显著的性能开销。频繁的碎片整理可能会导致系统吞吐量下降和延迟增加。

5.2.4 块大小选择困境

块大小的选择是一个两难问题：

• 块太小：会增加块管理开销和碎片率。
• 块太大：会导致内存利用率下降，因为小请求也需要分配一个完整的块。

5.2.5 分布式场景挑战

在分布式场景下，Block Manager需要管理多个GPU上的内存块，这带来了额外的复杂性：

• 跨GPU块迁移的开销。
• 全局LRU策略的实现。
• 分布式碎片管理。

5.3 工程实践中的优化建议

5.3.1 块大小调优

根据模型和应用场景，选择合适的块大小：

• 对于大模型和长上下文场景，建议使用较大的块大小（如32KB或64KB）。
• 对于小模型和短上下文场景，建议使用较小的块大小（如8KB或16KB）。
• 可以通过实验测试不同块大小下的性能表现，选择最优值。

5.3.2 驱逐策略优化

针对不同的应用场景，可以优化驱逐策略：

• 对于长对话场景，可以考虑使用基于时间窗口的驱逐策略。
• 对于批处理场景，可以考虑优先驱逐已完成请求的块。
• 可以结合请求优先级，优先保留高优先级请求的块。

5.3.3 碎片整理策略优化

优化碎片整理策略，减少其对系统性能的影响：

• 调整碎片率阈值，避免过于频繁的碎片整理。
• 在系统负载较低时进行碎片整理。
• 考虑使用增量碎片整理，每次只整理部分内存。

5.3.4 监控与告警

建立完善的监控与告警机制：

• 监控显存利用率、碎片率和块驱逐次数。
• 当显存利用率接近阈值或碎片率过高时，及时告警。
• 建立性能基线，及时发现异常情况。

6. 未来趋势展望与个人前瞻性预测

6.1 技术发展趋势

6.1.1 智能驱逐策略

未来的Block Manager可能会采用更智能的驱逐策略，结合机器学习模型预测块的未来访问概率，而不仅仅依赖于LRU规则。这将进一步提高缓存命中率和系统性能。

6.1.2 自适应块大小

支持自适应块大小，根据请求的实际需求动态调整块大小，平衡内存利用率和管理开销。例如，对于长上下文请求使用大区块，对于短上下文请求使用小区块。

6.1.3 硬件感知内存管理

与硬件特性更紧密结合，利用GPU的最新特性如统一内存（Unified Memory）和显存压缩，进一步优化内存管理。例如，将不常用的块自动压缩或迁移到CPU内存。

6.1.4 分布式智能调度

在分布式场景下，实现更智能的跨GPU内存调度，根据各GPU的负载和显存使用情况，动态调整块的分配和迁移策略。

6.1.5 与编译器优化结合

与模型编译器更紧密结合，在编译时预测内存使用模式，提前优化块分配策略，减少运行时的内存管理开销。

6.2 应用场景扩展

6.2.1 多模态大模型

随着多模态大模型的兴起，Block Manager需要支持多种模态数据的缓存管理，如图像、音频和视频数据。这将要求Block Manager能够处理不同大小和格式的数据块。

6.2.2 动态模型适应

支持动态模型切换和自适应，能够根据不同模型的需求，调整块大小和内存管理策略。

6.2.3 边缘设备部署

将Block Manager优化用于边缘设备，在资源受限的环境下实现高效的内存管理，支持大模型在边缘设备上的部署和推理。

6.3 个人前瞻性预测

6.3.1 内存管理将成为推理框架的核心竞争力

随着模型规模的不断增长和推理需求的持续增加，内存管理将成为推理框架的核心竞争力之一。优秀的内存管理机制将能够显著提高系统性能和显存利用率，降低部署成本。

6.3.2 标准化内存管理接口

未来可能会出现标准化的内存管理接口，允许不同的推理框架共享和复用内存管理组件。这将促进推理框架的生态发展，降低开发者的学习成本。

6.3.3 自动化调优工具

出现自动化的内存管理调优工具，能够根据模型特性、硬件配置和应用场景，自动选择最优的块大小、驱逐策略和碎片整理阈值。

6.3.4 内存管理即服务

在云原生环境下，内存管理可能会成为一种服务，由专门的组件负责管理和优化多个模型实例的内存使用，提高资源利用率和系统可靠性。

6.4 给推理工程师的建议

1. 深入理解内存管理原理：内存管理是大模型推理的核心，深入理解其原理对于优化系统性能至关重要。
2. 关注最新技术发展：密切关注内存管理领域的最新技术和研究成果，如智能驱逐策略、自适应块大小等。
3. 重视监控与优化：建立完善的监控机制，持续优化内存管理策略，根据实际运行数据调整参数。
4. 考虑应用场景特性：不同的应用场景对内存管理有不同的需求，需要根据具体场景选择合适的优化策略。
5. 拥抱分布式架构：随着模型规模的增长，分布式推理将成为常态，需要掌握分布式内存管理的相关知识和技术。

参考链接：

• vLLM GitHub 仓库：核心代码实现
• PagedAttention 论文：vLLM的核心技术
• NVIDIA CUDA 编程指南：内存管理章节
• Ray 文档：分布式内存管理

附录（Appendix）：

附录A：块大小选择参考表

附录B：Block Manager 核心参数配置

附录C：性能测试结果

关键词： vLLM, Block Manager, Paged KVCache, 显存管理, 块分配算法, LRU驱逐策略, 碎片最小化, 大模型推理