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title: "分布式Agent缓存同步：从单机到多机的Prompt Caching架构升级"
created: 2026-05-29
updated: 2026-05-29
type: article
source: "微信公众号"
url: "https://mp.weixin.qq.com/s/MUWV7eug14bktUMlqsxfQw"
tags: ["distributed-systems", "prompt-caching", "quant-trading", "agent", "redis", "rdma"]
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# 分布式Agent缓存同步

> **来源**: 微信公众号技术文章 (LLM + 量化交易系列) | 收录时间: 2026-05-29

## 核心问题

在高频量化系统的分布式多机架构中，[[prompt-caching]] 面临一个根本性挑战：单机的前缀匹配缓存机制被物理网络彻底割裂。当一个节点上的 Agent 已经积累了 150k Token 的"热"上下文时，另一个节点发起的协作请求将遭遇**全额冷启动**——秒级延迟在高频交易中不可接受。

## 解决方案架构

### 1. 全局上下文哈希树
每个 Agent 不直接构建 Prompt 字符串，而是在本地构建逻辑 ContextNode 树：
```
Global Layer SHA → Project Layer SHA → Session Layer SHA → Current Turn SHA
```
四个 SHA-256 哈希组合成 128 字节的复合键，作为会话在分布式网络中的唯一标识符。

参见 [[global-context-hash-tree]]

### 2. Redis 分布式状态路由
基于 Redis 集群维护 `Cache_Routing_Table`，异步记录每个前缀的物理分布（node_ip, service_provider, status, expire_time），使任何节点可通过哈希检索获知某前缀在哪些节点处于 "HOT" 状态。

参见 [[distributed-cache-routing]]

### 3. 主动预热流水线
核心创新是 **Shadow Calling**——在交易临界点到来前，预测性地向目标节点发送 `max_tokens=1` 的影子请求，填充其缓存前缀后丢弃输出。三步法：前缀拓扑合成 → 异步影子调用 → 状态置标。

参见 [[active-cache-warmup]], [[shadow-calling]]

### 4. 一致性治理
采用 Redis 分布式乐观锁 + 上下文版本号机制，防止并发写入导致缓存"分叉"。落后实例触发 Context-Realign 操作。

参见 [[distributed-optimistic-locking]]

### 5. 旁路网络句柄分发
C++ 内核与 Agent 之间的数据传输通过 8 字节句柄传递（而非完整数据），大宗数据通过 RDMA 在物理机间静默同步。应用层传递精简句柄，物理层旁路搬运大数据。

参见 [[bypass-network-handle-distribution]]

### 6. 混沌工程与降级
网络分区时触发本地降级：切断跨机预热 → Context Pruning（裁剪至 8k Token）→ 单机孤岛模式运行。

参见 [[context-pruning]]

## 核心洞察

> 分布式环境下的 Prompt Caching 同步，本质上是用**空间的确定性**（高带宽内网 + 精确 Redis 路由）来换取**时间的确定性**（消除 LLM 秒级重算延迟）。

## 概念网络

- [[distributed-prompt-caching]] — 分布式 Prompt 缓存体系
- [[global-context-hash-tree]] — SHA-256 四层复合键
- [[distributed-cache-routing]] — Redis 路由表
- [[active-cache-warmup]] — 预测性跨机预热
- [[shadow-calling]] — 影子调用机制
- [[distributed-optimistic-locking]] — 分布式乐观锁
- [[bypass-network-handle-distribution]] — 旁路句柄分发
- [[context-pruning]] — 上下文剪枝降级
- [[trading-lifecycle-driven-eviction]] — 交易生命周期 TTL
