tritonserver学习之八：redis

tritonserver学习之一：triton使用流程

tritonserver学习之二：tritonserver编译

tritonserver学习之三：tritonserver运行流程

tritonserver学习之四：命令行解析

tritonserver学习之五：backend实现机制

tritonserver学习之六：自定义c++、python custom backend实践

tritonserver学习之七：cache管理器

1、环境说明

机器：阿里云ecs服务器

redis：安装到本机，直接百度一下，网上教程很多。

curl -fsSL https://packages.redis.io/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/redis-archive-keyring.gpg

echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/redis-archive-keyring.gpg] https://packages.redis.io/deb $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/redis.list

sudo apt-get update
sudo apt-get install redis

cache：使用本机redis，在triton镜像中访问宿主机redis。

2、docker镜像访问宿主机redis设置

2.1 在宿主机执行命令，查看docker ip地址：

上图中，docker的地址为：172.17.0.1，这个地址很重要，在配置访问redis时会使用到。

2.2 修改宿主机redis配置

redis配置所在文件路径：/etc/redis/redis.conf

要修改的地方：

bind 127.0.0.1 ::1 --------> bind 127.0.0.1 172.17.0.1

protected-mode yes --------> protected-mode no

取消屏蔽：requirepass food，设置redis密码，【food】即为redis的密码，按照自己喜欢的设置即可。

设置完成后，重启redis：

service redis-server restart

3、模型配置

用过triton的同学都知道，triton中，每个模型都对应一个配置文件，这个配置文件描述了模型本身的属性，比如模型的平台，是pytorch模型还是TensorFlow模型还是自定义的模型、模型输入、输出信息，batch信息等等，缓存的设置，是支持在模型的维度上去设置的，某个模型使用cache，某个模型不实用cache，使能cache的设置参数如下：

response_cache{
  enable:true
}

比如，tritonserver代码库中官方示例模型：densenet_onnx，开启这个模型的cache功能，该模型的配置如下(配置文件为：config.pbtxt)：

4、启动triton

4.1 启动tritonserver镜像

sudo docker run --rm -p8000:8000 -p8001:8001 -p8002:8002 -it -v /root/tritonserver/server/docs/examples/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.12-py3

4.2 启动triton

tritonserver --model-repository=/models --log-verbose=1 --cache-config=redis,host=172.17.0.1 --cache-config redis,port=6379 --cache-config redis,password="food"

此命令行中--log-verbose=1参数，设置该参数，日志打印更全，redis配置命令--cache-config是一个可变的配置命令，可以重复设置多个参数，官方的说明如下(GitHub - triton-inference-server/redis_cache: TRITONCACHE implementation of a Redis cache)：

triton启动后，可以看到缓存已经被enable了：

5、执行推理

执行命令：

sudo docker run -it --rm --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.12-py3-sdk

镜像启动后，运行以下命令，请求 densenet_onnx模型执行推理：

/workspace/install/bin/image_client -m densenet_onnx -c 3 -s INCEPTION /workspace/images/mug.jpg

6、查看redis缓存

发出推理请求后，推理结果就会被缓存到redis中：

该key的存储类型为hash表，内容如下：

127.0.0.1:6379> type 16176101894200574872
hash
127.0.0.1:6379> hgetall 16176101894200574872
1) "0:t"
2) "0"
3) "0:b"
4) "\x01\x00\x00\x00\xc5\x0f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00fc6_1\x04\x00\x00\x00FP32\b\x00\x00\x00\xe8\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xa0\x0f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe3~,\xc0\xfd\x05\xb0\xbfg\x10\xfe\xbf([\x97\xbf\xbd\x9f\xe6\xbf\x9ddx\xbfc5\xc2\xbf\x91\xc8\xd2\xbfn\xd0\x1e\xc0\xd6T\x98<\xf1\x9c\xb3\xbf\x13\xef0\xbf\x03\xe9H>s\x89\x9c>\x9a\x97\xcc>\x0eR\xfe\xbcu\xd8\xd3\xbf6/\xcf=U\x0e\x14>>\x01o\xbf\\\xe4\x89\xbfMG\x03\xc0\xc6\x06\xdb\xbf\x8b\x00\xb1\xbe!n;\xc0\xc2\xf5\xf1\xbf\xb2\xcf\xbc\xbf\x85\xaa\x00\xc0\x883\xe5\xbe\xa1\xff\xbe\xbf\x1c\xd9'\xc0\x98x\x12>\xf3\x86=>$\xbb\xfa\xbf\xaf\xb7\xb6\xbf\xc9\xc0\xbc\xbf\a\x03\x83>\xdd\xc6\xa9\xbf\xc2\xab8\xbf\xbd\x98\xc0\xbf\x82\xee\xc0>\xbc\a\xd1\xbfeW\x93\xbf_\x7f\x0b\xc0\x7f\x97\x11\xbf#\x89O\xbe\xb6\xf2\xc5>GS\xde\xbf\xde\x01;\xc0\xa8\x04z\xbf&\x87P>\x8a\xfd\x17\xc0\x86\xba\x8d>\xd7\x11r>]\xa2\xe3>\xb4H\x9d\xbf\xc1e\x12\xbeED\x1e\xc0\x0b\x95\xd5\xbf\xeb\x17~?:c\xa1\xbd\xfe\xe1G\xbfF\b+\xc0\"\x0f\xc6\xbf\xef\x9cf\xbf\x86\xb9j=\x03CI?\xb9:\xec\xbe\x8dG\xc3\xbe\xa1\xcfa\xbf\x96\xf7\xf9\xbf\xd2P\x86\xbfI/\x04\xc0\xd0;\x99\xbf\xe9\xe6.\xc0\x8b\x1e\x19?PZ\x94>\xd7m\x7f?\x1d-\a@\xe2\xd0\xa2\xbeL\x91b\xbf\xb5\xe4[\xc0\xfc/\xbc\xbf\xc6\x1dU\xc0P,@\xc0\x80\xa2F\xbf\x13\x9a\xcf\xbf4P\xb6?E\x8f\x94\xbf\x96\xd1\xa9\xbfe\xb9\x99?\xf2M\x00\xc0E\xaaB\xbf\xf6J>\xbf\xb3\xe2o=)02\xc0\xaa\xf5\x00\xbf\xf3;,\xc0\x84\xc6\xfb\xbfs\x8d\xb2\xbf\xb2\x99\xbd\xbfT\xc4\xe0\xbf\x0e\xad\xfd\xbfn\xc0\xa1\xbeE\x849\xc0:7\x13\xc0O^\xa1\xbe`\xf1\xe9\xbf2n\xeb\xbe&#>\xbf\x0e\xa6\x06\xbf\xd1T\xa4?\x8c\xdb\xed? 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\xa1\xc4\xbe'\xa0\x95\xbew\x8c\xef\xbf\xd1[\xaa\xbf\xcfDZ>M\x966\xbf\xbe\xd5\x1e>.&6>r\xd9\xdb\xbf]{\xb4\xbf\x0cg\x83?\x8d\x96}\xbf}?\xa9\xbf\x1af\x88\xbfD\xf1\xdf?\xe1*\xe8\xbf\x99=\x0b\xbf\xdd\x1b\x87\xbe\x87\xab\xde>\xbdx\x16\xc0\xf5l\x10\xc0\xab\x1e\x0c\xc0Fw\x86\xbf'\x91e>\x0eqt>N\xd0@\xc0\xf8\xe7\xfc\xbf\xab\xbc\x06\xc0\xd1\xde\b\xc0\xea\x8e\xfc\xbf6\x14\x05\xc0\xf2\xb2\x82\xbf%\xcd\xc3>\x8b\xedl\xbe\xba\x1c\x9e\xbf\xf5\xf2J\xc0\xc6\xd9\x80\xbf\xb6L_?m\xa6\xbb\xbf\x19\xffa\xbf\xfbO\xf6\xbf\xf9\xffe=@\xb3\x9e?\xe2\xa1\x1b\xc0\x86\xe5\x06\xc0\xe1\xbb\xe1\xbf&g\x05\xc0\xf3\xf6\xd9\xbf\xa0d\x9d\xbf\x94\x90k\xbe\xf0\xad\x8d\xbf2\xce\xd1\xbf\xf4A\xa3\xbf\x8c\xe8\x12\xc0m\xc4e\xc0t\xc8\x8d\xc0\x85\x90w\xc0\xc2[>\xc0;\x15\x7f\xbe\xcd\x12\n\xc0_\xb3\x15@5?\x12\xbe_N\x83?8\x1d\t@\x1d\x13\xa3\xbe\xc6d\x89?\x17\xc6\x05?\xeeb\x11\xc0\xb8\xbb\xaf\xbf\xe7\x86n\xc0?\xdb\x10\xc0AC\r\xbf&\xd4\x03\xc0\x84=\x04\xc0\xec\xeb\xfd\xbfo\xa1\xff\xbfZ/\xaf\xbf\x9d\b#\xbf\x944\xc1\xbf\x9c\x0e\xeb\xbf~\xe0\xfe\xbf\xa8*}\xbf\xab\xbe\xff\xbf\xc6\x8b\xf0\xbf\x8b\x1d\x8a\xbf\xb9\xe8\r\xc0\xa8\x0e|\xbf0\x8b\xa1\xbf\xf6\xc0\xe5\xbf\x1fA\r\xc0\xdd\xd2\x84\xbf\xc7e\n\xbfP \x15\xc0'\x9d6\xc0Q\xf5\x12\xc0\xba\x87\x9e\xbf\x9b\xe0\xde\xbf\xfb\xd4\x04\xc0k\x81\xb3\xbfF\x80\x8d\xbfO8J\xc0\xbf\xad\xcc\xbf`\xb2\xac>\x02\xa0<\xbf\xe1\xb7\xbf\xbf\x14}\x9b?^\x96\x1a@<,\x16\xc0\x93\x14\xd8\xbff\"\x12\xbf\x12C\x0b\xc0\xd8\xeb\xaa\xbf\xab\xaf\x93\xbf\xb8&\xf4?_\xc6I\xc0\x04\xf3\x93>\xd0ow@\xcf\xb0\xe3\xbf\x19\xbdO?b\xaa%?\x17Y\xf8\xbe\xa0\xc4\xa2>\xa1D\xe9?\xeb\rv?@\x17\xd5\xbf\xa0\xaf\xd5?\xa0K\xc1?]\x1es\xbf\x13u&\xbf\xa7,\x1f\xc0Sx\x87?i`\x96@W\xffI\xbf\xf4\xbe3?\xdc\xe6\x1d\xbf\xf8\xe9\n\xbf\xc1\xd9\xfd?\x8f\xfcp\xbf\x91\x1a\b?\x88\xd42@\xe3\xca\xe3\xbf\x95\x92\xd0\xbf\x89q\tA4\x9a\xeb?\xb9\x1e\x82@\xe56\xe5@_\xd4\x8c\xbe\x93\x86\x97\xbe\xe5\x85\x00\xc0\xaa2\x17\xbf\xbf\x1e\xc0?\x055\xa9@\x1b\xd7s\xbfi\a!\xc0\x98\x85\xf2\xbf{G\xb7\xbe|\xba/\xbf_\xe5\xc0\xbe\x85r\x97\xbf!\xc1l@\xc9\xf8F\xbf\x05\xecG@\xaa\xf0\xe3\xbe\x1aa_?\xc8A\xe4\xbbjH\x03\xbf\xf0\xbem;\xec\x8c\x99@\xcc\x1b\x83@-\xe3\x80\xbe\xe18+\xbfK\xe3\x99\xbf\x1c\x8b\a\xc0\xf3M\x87@NF\xc0@AQ\xef>\xc1\xc8\xfd\xbf\xe3\x8eZ@\xb0hT\xbf5\x97\x15>\xbaF(\xc0L\xde\xf4\xbe\x14\xc3\xcb>\x8f\xed\x10\xbe\xf9\x90\x02\xc0CV@?S`\x00@\xe7\xc9}\xbf0\x84\xec\xbf\x84\x86\x17@\xfc~I=d`n@\xef0\xfe?\n\x95\xb9\xbe\x858\x00\xc0.\xbf\xcc\xbf\xed\x15\xb4\xbf\xd8\xcfj\xbf\xe0\xfa0?\b\xf2k?\xc4\xe7\xd3\xbf\x14\x006\xc0M\xde\xe8>\x14\x0c(@\xa0Z\xe6\xbf\x8d\xf7\x15\xc0\xc8&\xe0?\xd1\xf5\x84@\xd0\x97uA\\\xcc&A\xdf\xae\xa1?\t\x9eY?\xf9\xc89@\x1c5C\xbdx.\x04?\xf0\xc9@\xc0W\x03?@y\xf0\xc1>[\xa2@?\xbe\n\x16@*|\x1b\xbf\xe14\x91\xbe\x16w\xb6?\xb2\xb6\x01\xbf(6\x1e\xbf>\xf4J@\n\xc2\xfa>f\x0e\x0b@\x14B\xca\xbfa\x16\xf7\xbfS\xe6\x8f?f\xeb\xf3?\xa8\x1eP@\xfea\xfd\xbe\xfc\x14\xa0@)<\x1b@%\a\x03@\xf5\xf8\x83>\xff;\xad\xbe\xd1\xd3\xc3>\t\xc3\xbd\xbc\x8b\xca\xd8\xbf\xcf\xa4\xc1\xbf(8\x02@\\\x8f\x14\xbf\xae\xf4\x14@\xb7ys?\xbe\xc4$@\x11\xc7\x17@5\xbc,?\xce\"\x9f?\xbd\xc6r\xc0\xd8S\xc6\xbe\xc6\x05'\xbf<\xdb\x06A\xfc\xf7\x91@da\x9b\xbeP!\xcf\xbe\xd4\xedv\xbd\xcb\x16-\xc0r\xf3\xa0>\x1c\xdb\xa0\xbf\x81\x8ae>7w\x0f=\xba\xf3\xd5\xbfM\x19a\xbd\xfa\x83\x88\xbfy\x949@,\xa5I\xc0xG\x92\xbfX\x91\x92\xbdr\x1a\x1d@\xd7\r\xac\xbf\xd6\xecf\xbf\x05\xb7\xd3>\xa18\xf9\xbe\xfc\xde\xde@\b@\x18\xbf\x89\x99\x0b@_\x93\x11\xbf\xc6\x84Y\xc0l\x19s\xbe\xbc\xd6\x83>\xa3\xf8E\xbe&{\xc2\xbf\xba\xc1\xdd\xbf\xf8{\x82<\x8b\x87\xb1\xbf!\xf7\x0f@\xec\x0cQ@\xb6G]\xbf+\xea\x00@W\xc7\xc1?\xf2\x95\x80?j\xe6\x95?\xa0\x82\xaa\xbd\xf0\x1b!@\xdf\xccB?\x8d..>\xb8>\r\xc0\xa8B\xd0\xbdn\x1a\xdc\xbe\xa4\"\xd1?\xa4n\x93?\xd6\\U@:\x97&\xbf3\xde~\xbe\x81/|\xc08^p@4\x98\x8f@\xedp|\xbeu\xfcS\xbe\x97<U\xbf\xbb\x1a\x01\xbfT`\x91?\xfe:O?^\x9a^\xc0\xfa\xbd\x95?\x93\xc6\xee\xbf\xafs\x06@t\x93\x16@\x91\xb9\xa0?|]\xa1@\x9bS\x8c@\x915\x8b?\x9f\xf5z\xbf\x0b\xaa\xae@_\x1d\x12@a\xe8\x02?\x1f(\x03\xc0dl\x84@\x0b\x93\xc1\xbf\xe2\xea\xf3>Q#5@\xf3*\"\xbf\xd4\x91\x8c@\x15\xa8\x8a@\x05\xa5\xa1@\xfa\xa0\x83\xc0\x99\xc46@\x93\"\x00>\x02\xb8\x1b\xbf\xc4\x12\xb0>n\xb4\x85\xbf\xd4\t_\xc06\xcei?\xd9m\xda>\xcc\xda\x9a?/\xce\x97?E\xdd\x13\xc0\x1d\x0bO?\xef\x80\nA\x1ev\x12@\xd2\xc8K?C\\V@J\x1c\xc7?\x98\x1c{\xbe\x827K@\xb8\xb0\xab\xbeT\a\x99\xbf\xa8\x8c\a\xc096\xf8\xbf\\x\xcd?\xa0V\xb5@v\x84h\xc0\xa6\x88\xf2\xbf\xda\x83\x8d@\xf67*\xc0\x9bh\x99?\xb1!\xd6\xbf\\\xd3\xac@\x83_\x15?\xc2\xd6\x83\xc0\xc7\xf87\xc04\xbc\xa5\xbf\xfc\xc2\x84\xbf\x18SD\xc0\xbc\x83\x8b@\xf9QQ?H\x9c\x92\xc0\xa8g!\xbf\xfb\xd2\x86\xbfi\x85\x1f@+<\x0c@n\x04\x80@\xb7\xadF@\x9e-\xe6\xbe\x0f\xee\xbb?o\xbd\xcc?\"\xcf\xa1\xbd#?\x86@!\x9ez\xbf\xcf\xe9\xdc>/6\x01\xc0\xcedD\xc0\xf8\xb6\t\xbe!\t0@+\x8et?BZE\xc0\xd3s\xb9?\x10\x05\x19@Z\xc8+\xc0c\xd9\x01\xbf\x86\xa8\x8b?\xb4`c@\x80=6\xbf\xf1~%\xbd\xd1\xe6\xe4\xbfY\xcfS\xbe\xf6\xe8\x9a\xbf\xa0W\xae\xbf\x0b\x04\x90\xbd\x1c\x9e\x19@\xcc'\xc8\xbd\x8c\xbdh@\xf7%]@\xfe\x13s?X\xc3\x9e?\x88\xee?@:`\xac\xbfi\xd3_\xbf\x01I{\xbf\x88\xb5B?\xd0\x9f\x12?[,C@\x87\xf3!\xbf\x1bv^@\xe7^^\xbf8\xd6<\xbfE\xda A\xd5\x01\xa4\xbf\xd8\n#?\x175\x94>3\xfa0@\xee\xf7\x82\xbf\xb6\xce\x16@2\xa0\x19@\x1c\x87\x87?\xb3\xd2\x9f\xbf=\x8f\x14\xc0\xbb8p?\xc1\xbe\x89@\xb8\xc9\x9f@\xc6\xfe\x91@\x03\xfc\x80?\xc7x+\xc0`\x03*?\xad4f?\xb5\x98\xb9\xbff\xdbj@\x9fS\xb0@@\xa8\x83?\x16\xe7\x92>\xc7\x87\xe5?\x1aV\xaf\xbf\x0f\xe6\xb5\xbf\x0580?\b?\xde?\xe0\xc6|@\x0e\xd4\xca\xbfZ\xd4\x18@\"\\\x0e\xc0\rG\xd8?)\x01\x91@\x89\x11!?\xad\xe6\x9a@\xd8y\x0b?D4\x14\xbf\xbe\xc0\xa5>\x17\xcb\x9e=Q\xac\x9d\xbf\xbe\x8aM@T\xb5M\xbf\b\x18\x13@\xef\xe3\x9f?\x0b\x91\x1a\xbe\x1f\x82\x17@\xef\x90\xd1@\xfb\x90\xdc?\xad\xaaz\xbfM*\xe3?\x86\xcdK\xbfx\xb4(@\x91[\xa4\xbf\"\xb1\xb3?\x19\xe2\x1a>3\xb7\x89?\xafyo\xbe\xe5X\x15@\xff\xb8G\xbcA\xaa\xe3>\x0c\r\x94\xbf\x92\x17q\xbe\xf9%\xa3?\x9e[\x9f\xbeH\xb3;\xbf\xee\xd7\x92=\x84M\x85\xbc\x88V @\xbf\xc3Q?\xd3C\xcd\xbe\xab:\x8f\xbe0=\xa6\xbe>w\xac>\x1e\xbc\x17\xc0\xeb)\xe7>\"\xf9R\xc0k\x17\xf9\xbf\xde\x14\x88@\xfd\xe0\x05\xc0\x15L\xb0\xbe\xecC\x1d>\xbaq\xde?\xf8\xe1\xdf@\xa0\x04\x83?\xd0r{>\xf3\xb8\xff\xbdY\xdc\x02@\x14\x8b\xa2\xbf\xbc\xfc\x8f\xbf\xaa\x1f[\xbe\x12\xd5\xc1\xbf\x18\b\x0b@x\xec\x00<\x94Z\x80\xc0]\n\r\xc0\x11\\\xc3>\x00\xba\x86?\xd2\"\x15?c,\x9e\xbf\x90\xa9\xb9?J\xd5\xe0?;\xab\x88@\x94M\x19\xc0d\x0bt\xbf\x17Og\xbf\xc2h~\xc0\xcd\xebW\xbe`\x02\xa1>9W\xc9\xbf]\x16U@\x96\"<@\xc9\xcf^@\xa8<\xb0=\xf9i\xb7?\xce\x90c\xbf\xfe\x9b\x97=\x80*\xc9\xbc\x04\xe1Q@G\xc6\x85?\xf1\xfa+@]\x04\xc9\xbfQw\x9b?o\x8b\x11A63\x93?k\xef\xc6>M\xfbn@-\x17C\xc0\xc9\xce\xb5\xbfi\x00y@\xe6)\x17\xc0O<\x10\xc0lM\x97\xbf\x91\xbb]@\xc6\xb1\x03\xbe\xed\xa0\x1d@\x06\\:@Z,\x84\xbft\xc2\x11\xbf\\\x98\xec\xbf\xb5W\x97\xbf\xd4\x05\x8b\xbf{G\xe2@\x13\x9a%\xbfb\xe85\xbf\x8c\xed\x18\xc0\xc8\bg@\b8\xfa\xbfm\xb1\x88\xc0\x92\x02\xbb>5<\r@\xbf8\xbf?\xcb\xd7\x03?\xba\x14\xf4>\xfep>\xc0\"\xb3t\xbf\xd4\x9b\x02?\xc6@\xf0@\xa9c\x0b\xbf170\xbe\xe0\xd9/=\xaf\x0f.\xc0\xa0\xdb\x9a\xbfw\xff\x97?\xb8\"\n\xbf\xb2c\x83?\xddG\x80?\t\x1a >\x8d\xd3u\xbf\x90\x9f\xe4\xbf\xae\x0b\x82@I\xfa\x9c?\xef[\xa3@\x96\xb4\x1aA\x10p\x0f\xbe\"\xc8\rA\x88\xd4B@\xc7\xba\xb3?;-\x14\xbfE\xd7\xf5\xbd\x8d\x0f\x89\xbf\x9f\xed_@\xe7x\xd0\xbfkNo?\x17\xb6\x9d@_\xb4$@\xac$\x05\xc0_\xd9\xaf\xbf\x02I\x9b\xbfIF\x0e\xc0)\x93\xa2=g\xaa\x01\xbf\xce\x04b@4f\x03?\xf8\xba`?\x1b4\x1f@G\t\x15@\x0f\x98;@cc\xa3?\b\xea\xd3@}\x89t?\x9d\xa0\x16@\xd9\x1e\x11@\xcc\xc8\x1e@\xc8L\xc7?\xcb\x06\x01@-\x97\x14@0Q\x88\xbf\x95\x016@\xc4\"\x9d?K\x14\xeb?^\"\x16@\x98\x81\xcf?F\x05*\xbc\x97\xd4\xe5>\xd3\xaf\xbf?\xfa\x8a\x1a@\xc5W\x95?\x06\x85\xb9?\x1c,$@\x17\x971\xc0\xc9\xe3\xc8\xbf\xf5\xb6!@\x99\xbd;@zM\xf3?\x9c\xdf\x1b@qF\"@\xf1\x06\x9b>@\x8ar@oW\x92\xbe\xd5w/?\xe8\xde\x0f?\xc0Z\xf2\xbe\xef\xc1\x1f@\x8b\xbb\xd1@\xb5\x1b!@I\xf8y?\xa40\x96\xbf-\xd2K?*g+@ST\xb9@\xbc\xea%A\xb1\xa3SA\x163\xd6@\xa3\x96\xe6\xbew\xe44?\xa3\xb3J?L\xce\x8f\xbf\xf3\x0c!\xc0]\x81\x89>\xda\xd6Y>\xa1}.?B!/\xbf\x06\x9c\x1d\xc0EB=\xc0\x9a\xbd\xba>\x9d\xef\x13?\xe6\xfe\xd7>\xc3bV\xbf+\xe9\x0b?\x12\x00\x86\xc0x\x939?\xb9u\xdb?\xfd-\b\xc0FF\x1e@$j\xc3\xbf\xd3\xe3\x87\xc0\xfbQ\x13\xc0IbK\xc0sQ\x87\xbf\xa3\xc8\xf1>\x94\x9a\xb3\xbf{\xdf\x01\xbf\xac\xa5\x89@"
5) "0:i"
6) "0"
7) "0:s"
8) "4049"
127.0.0.1:6379>

这个key中，一共存储了4个field，分别为：

0:t
0:b
0:i
0:s

这四个field的生成逻辑，可以参考如下代码：

std::string
getFieldName(size_t bufferNumber, fieldType fieldType)
{
  switch (fieldType) {
    case buffer:
      return std::to_string(bufferNumber) + ":b";
    case bufferSize:
      return std::to_string(bufferNumber) + ":s";
    case memoryType:
      return std::to_string(bufferNumber) + ":t";
    case memoryTypeId:
      return std::to_string(bufferNumber) + ":i";
  }
  return "";
}

模型的推理结果被缓存后，下一次，同样的推理请求，就会命中缓存，不会再次执行推理，这样不仅降低了请求的耗时，也节省了算力。