高并发下的吞吐量之战：vLLM与TGI的负载均衡与调度策略深度剖析

2026年，大语言模型（LLM）的参数量已普遍迈过万亿门槛，MoE（混合专家）架构成为主流，上下文窗口扩展到百万token级别。模型能力跃升的同时，推理基础设施的压力呈指数级增长。企业不再满足于“能跑起来”，而是追求“跑得稳、跑得快、跑得省”。在这一背景下，两个开源推理框架脱颖而出——vLLM与TGI（Text Generation Inference）。它们分别由加州大学伯克利分校团队和Hugging Face主导开发，成为目前LLM服务化部署的事实标准。然而，当并发请求从几十激增到几千甚至上万时，框架自身的调度策略、显存管理、请求排队机制，以及上层的负载均衡设计，直接决定了服务的最终吞吐量和尾延迟（tail latency）。本文不局限于表面的性能对比，而是深入调度器内部，结合2026年最新的持续批处理（Continuous Batching）、分块预填充（Chunked Prefill）、显存池管理，以及Kubernetes层面的高级调度策略，展开一场从内到外的技术拆解。目录第一章 基础概念：吞吐量、延迟与负载均衡的三角博弈1.1 吞吐量与延迟，并非鱼与熊掌1.2 负载均衡的三层含义第二章 vLLM：基于PagedAttention的调度革命2.1 PagedAttention——操作系统的内存管理启示2.2 调度器内部机制：从FCFS到优先级队列2.3 负载均衡策略：从轮询到最小负载第三章 TGI：基于Rust与令牌级调度的极致响应3.1 架构概览：Rust + Tokio的高性能底座3.2 连续批处理与动态分桶3.3 负载均衡与多节点扩展第四章 调度策略的深度对比：从微架构到宏观编排4.1 显存管理：分页 vs 连续块4.2 调度粒度：请求级 vs 令牌级4.3 分块预填充 vs 抢占式预填充4.4 负载感知的全局调度第五章 实战：在高并发场景下的压测与调优5.1 测试环境与工具5.2 压测代码示例（使用Python + aiohttp）5.3 关键调优参数对比5.4 实测数据（稳态吞吐）第六章 2026年最新进展：融合与进化6.1 vLLM引入异构计算调度6.2 TGI拥抱PD分离架构6.3 统一调度层的兴起第七章 选型建议与落地指南7.1 何时选择vLLM？7.2 何时选择TGI？7.3 混合部署策略结语：没有银弹，只有权衡