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SGLang vs vLLM实战评测：推理吞吐量与延迟全面对比

1. 引言：为什么我们需要更高效的推理框架？

大模型正在从研究走向落地，越来越多的企业和开发者开始将LLM集成到实际产品中。但随之而来的挑战也愈发明显：如何在有限的硬件资源下，实现更高的请求吞吐、更低的响应延迟？尤其是在多轮对话、结构化输出、复杂任务编排等场景下，传统推理方式往往效率低下。

目前主流的开源推理框架中，vLLM和SGLang是两个备受关注的选择。它们都宣称能显著提升推理性能，但在设计理念、功能特性和实际表现上存在明显差异。本文将以真实部署环境为基础，围绕吞吐量（Throughput）和延迟（Latency）两大核心指标，对 SGLang-v0.5.6 与 vLLM 进行一次全面的实战对比评测。

我们不只看数据，更要搞清楚：

• 它们各自适合什么样的应用场景？
• 在高并发或长上下文场景下谁更胜一筹？
• 开发者使用起来是否足够简单？

如果你正面临大模型服务部署的性能瓶颈，或者在选型阶段犹豫不决，这篇文章或许能给你一个清晰的答案。

2. SGLang 框架深度解析

2.1 SGLang 是什么？

SGLang 全称 Structured Generation Language（结构化生成语言），是一个专为提升大模型推理效率而设计的高性能推理框架。它的目标很明确：解决大模型部署中的痛点，在 CPU 和 GPU 资源受限的情况下，尽可能跑出更高的吞吐量。

其核心技术理念是尽量减少重复计算，通过智能缓存管理和调度优化，让多个请求之间能够共享已有的计算结果，从而大幅降低整体延迟，尤其适用于多轮对话、任务规划、API 调用、JSON 格式生成等复杂 LLM 程序。

2.2 SGLang 的三大核心技术

2.2.1 RadixAttention（基数注意力机制）

这是 SGLang 最具创新性的技术之一。它采用基数树（Radix Tree）来管理 KV 缓存，使得多个请求可以高效地共享前缀相同的 token 序列。

举个例子：在客服机器人场景中，用户可能连续发起多轮提问，每一轮都会带上之前的对话历史。如果每次都重新计算整个上下文的 KV 缓存，会造成大量冗余运算。而 SGLang 的 RadixAttention 可以识别这些共用前缀，并直接复用之前缓存的结果，避免重复计算。

实测表明，在典型多轮对话场景下，这种机制可使 KV 缓存命中率提升3–5 倍，进而显著降低首 token 延迟和整体响应时间。

2.2.2 结构化输出支持

很多应用需要模型输出特定格式的内容，比如 JSON、XML 或 YAML。传统的做法是先让模型自由生成文本，再尝试解析，失败率高且不稳定。

SGLang 提供了基于正则表达式约束解码（Constrained Decoding）的能力，可以在生成过程中强制模型遵循指定语法结构。这意味着你可以直接要求模型返回合法的 JSON 对象，无需后处理校验，极大提升了 API 接口的稳定性和开发效率。

这对于数据分析、自动化工作流、智能代理等场景尤为关键。

2.2.3 前后端分离架构 + DSL 编程语言

SGLang 采用了“前端 DSL + 后端运行时”的设计模式：

• 前端：提供一种领域专用语言（DSL），让开发者可以用简洁的方式编写复杂的逻辑流程，如条件判断、循环、函数调用等。
• 后端：专注于底层优化，包括调度策略、内存管理、多 GPU 协作等。

这种分工让系统既保持了灵活性，又能充分发挥硬件性能。即使是非专业研究人员，也能快速构建出具备高级功能的 LLM 应用。

2.3 如何查看 SGLang 版本号？

要确认当前安装的 SGLang 版本，可以通过以下 Python 代码片段：

import sglang print(sglang.__version__)

执行后输出应为0.5.6，表示你正在使用本次评测所基于的版本。

2.4 启动 SGLang 服务

启动 SGLang 推理服务非常简单，只需一条命令即可完成：

python3 -m sglang.launch_server --model-path /path/to/your/model --host 0.0.0.0 --port 30000 --log-level warning

参数说明：

• --model-path：指定本地模型路径，支持 HuggingFace 格式的模型。
• --host：绑定 IP 地址，设为0.0.0.0表示允许外部访问。
• --port：服务端口，默认为 30000，可根据需要修改。
• --log-level：日志级别，设置为warning可减少冗余信息输出。

服务启动成功后，即可通过 HTTP API 发送请求进行测试。

3. vLLM 框架简要回顾

虽然本文重点在于对比，但我们也不能忽略 vLLM 这位“老对手”。作为最早提出 PagedAttention 技术的框架之一，vLLM 在推理性能优化方面奠定了重要基础。

3.1 vLLM 的核心优势

• PagedAttention：借鉴操作系统虚拟内存的思想，将 KV 缓存分页存储，打破传统连续内存分配的限制，有效提升显存利用率。
• 高吞吐支持：特别擅长处理大批量并发请求，在静态批处理（Static Batch）和连续批处理（Continuous Batch）模式下表现出色。
• 易用性好：兼容 OpenAI API 接口，迁移成本低，社区活跃，文档完善。

3.2 vLLM 的局限性

尽管 vLLM 性能强劲，但在一些复杂场景下仍显不足：

• 不原生支持结构化输出（需借助第三方库如 Outlines 实现）；
• 多轮对话中的缓存复用不如 SGLang 高效；
• 缺乏内置的任务编排能力，难以应对复杂逻辑流程。

这也正是 SGLang 所试图突破的方向。

4. 实战评测环境搭建

为了保证评测结果的公平性和可复现性，我们在相同硬件环境下分别部署 SGLang 和 vLLM，并运行统一的测试脚本。

4.1 测试环境配置

所有测试均关闭其他无关进程，确保资源独占。

4.2 测试用例设计

我们设计了三类典型场景来模拟真实业务负载：

1. 单轮问答（Single-turn QA）
   输入一段问题，期望获得自然语言回答。用于评估基础推理性能。

2. 多轮对话（Multi-turn Chat）
   模拟用户连续提问，每次携带完整历史上下文。重点考察 KV 缓存复用能力和首 token 延迟。

3. 结构化输出（Structured Output）
   要求模型返回符合 JSON Schema 的结构化数据。测试约束解码能力和输出稳定性。

4.3 性能指标定义

• 吞吐量（Throughput）：单位时间内处理的请求数（req/s）
• 平均延迟（Latency）：从发送请求到接收完整响应的时间（ms）
• 首 token 延迟（Time to First Token, TTFT）：反映交互体验的关键指标
• 尾延迟（Tail Latency, p99）：衡量系统稳定性的重要参考

测试工具使用自定义压力测试脚本 + Prometheus + Grafana 监控采集。

5. 性能对比结果分析

5.1 单轮问答场景表现

在这个最基础的场景中，两者表现接近，vLLM 略占优势。这主要得益于其成熟的 Continuous Batching 机制，在批量处理短文本时效率更高。

结论：对于纯文本生成、高并发、低延迟要求的简单问答服务，vLLM 仍是首选。

5.2 多轮对话场景表现

我们将上下文长度逐步增加至 4096 tokens，并模拟 10 轮连续对话。结果如下：

可以看到，SGLang 凭借 RadixAttention 的强大前缀共享能力，在多轮对话中展现出明显优势：

• 吞吐量高出20%
• 首 token 延迟降低近36%
• 缓存命中率翻倍以上

这意味着在聊天机器人、智能助手等需要维护长期记忆的应用中，SGLang 能提供更流畅的用户体验。

结论：涉及长上下文或多轮交互的场景，SGLang 更具竞争力。

5.3 结构化输出场景表现

我们要求模型根据提示词生成包含字段{name: str, age: int, city: str}的 JSON 对象，共测试 1000 次。

SGLang 内置的约束解码机制几乎做到了零失败，且无需引入外部库；而 vLLM 必须结合 Outlines 才能实现类似功能，增加了部署复杂度和潜在错误点。

此外，SGLang 的 DSL 支持直接嵌入 schema 定义，代码更简洁：

@sgl.function def generate_user_info(state): state += gen("user_info", regex=r'\{.*\}', max_tokens=100)

结论：当需要稳定输出结构化数据时，SGLang 提供了更可靠、更便捷的解决方案。

6. 开发体验与易用性对比

除了性能，开发者体验也是选型的重要考量因素。

6.1 API 设计与编程模型

SGLang 的 DSL 虽然需要一定学习成本，但它真正实现了“用代码控制生成流程”，适合构建复杂的 AI Agent 或自动化系统。

6.2 部署难度

两者都支持一键启动服务，部署门槛都不高。但 SGLang 对模型格式的要求稍严格，部分非标准模型可能需要转换。

总体而言，vLLM 更适合快速上线已有应用，SGLang 更适合构建新一代智能系统。

7. 总结：SGLang 与 vLLM 到底怎么选？

经过本次全方位对比，我们可以得出以下结论：

7.1 选择 vLLM 的理由：

• 你的应用主要是单轮问答或内容生成
• 追求极致的高吞吐、低延迟
• 已有基于 OpenAI API 的代码体系，希望最小化改造
• 团队希望快速上线，不愿投入学习新框架

7.2 选择 SGLang 的理由：

• 存在大量多轮对话或长上下文场景
• 需要模型输出结构化数据（如 JSON）
• 构建复杂逻辑流程，如任务规划、API 编排、条件分支
• 关注缓存复用效率和首 token 延迟优化
• 愿意接受轻微的学习成本换取更强的功能性

7.3 未来趋势展望

SGLang 代表了一种新的方向——不仅仅是“更快地跑模型”，而是“更聪明地用模型”。它把 LLM 当作可编程组件，通过 DSL + 运行时优化，打开了通往复杂 AI 应用的大门。

随着 AI Agent、AutoGPT 类应用兴起，这类具备强逻辑控制能力的推理框架将越来越重要。也许未来的标准不再是“谁推理更快”，而是“谁能更好地组织智能”。

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