连续批处理（Continuous Batching）在真实生产环境中的调参与踩坑

吞吐上去了，P99延迟炸了；KV Cache开了，显存不够了；batch大了，排队时间把decode省下来的全吃回去了——这篇文章写给所有在线上被Continuous Batching折磨过的工程师写在前面你可能已经成功地把一个70B的大模型部署到了vLLM上，离线评测跑通了，各项指标看起来都很漂亮。然后周一早上9点，流量高峰来了——p99延迟翻了三倍，JSON格式输出的准确率从0.91掉到了0.79，多轮工具调用开始莫名其妙地丢失参数。这不是你的模型出了问题，而是你的serving stack从来没有被真正评估过。根据FutureAGI在2026年4月的分析，绝大多数团队只评估了模型权重（FP16下的Groundedness、TaskCompletion等指标），却从未评估过带Quantization、Continuous Batching、PagedAttention和KV Cache Eviction的生产推理链路。而后者，恰恰是线上所有问题的根源。本文基于2026年上半年vLLM v0.18.0、TensorRT-LLM 1.2.0、SGLang等主流框架的真实生产实践，结合近3个月内各大厂和开源社区的踩坑经验，系统性地拆解Continuous Batching在真实生产环境中的调参方法论和避坑指南。一、为什么你需要Continuous Batching？——从