从取模分片的痛点讲起：普通哈希为什么一扩容就让几乎全部数据搬家；哈希环与虚拟节点如何把迁移量压到 1/N 并治住数据倾斜；再用可运行的对照代码，对照 Ketama、Dynamo 与 Redis Cluster 槽位方案的真实取舍。

PagedAttention 解决了「KV 内存怎么分页」，但没解决「相同前缀为什么要重算」——SGLang 用 RadixAttention 把前缀复用变成运行时自动机制，再靠零开销调度、缓存感知路由与三级 KV 缓存一路打进了 xAI 与 Azure 的生产环境。本文拆解它的架构主线、2026 年的双周发版节奏、与 vLLM 的真实差距，以及上手要点。

Agent 工程系统学习第 12 章：把 Agent 规模化。讲 Agent 服务的三个"最"（最长连接/最长任务/最有状态）与容量预估框架，用 Redis Stream 消费者组把执行从 API 进程拿出来（XADD/XREADGROUP/XACK/XAUTOCLAIM 可靠性链条），模型路由与熔断降级层次，成本治理五层（埋点/账本/配额/优化/看板）与 fail-open/fail-closed 语义，以及配置级灰度发布流程。

Prime Intellect 发布 Prime Inference 推理服务平台，提供无服务器端点和预留 GPU 容量，公开前内部日均处理近万亿 token，主要来自 RL rollout、合成数据生成、评测和长时编码智能体，补全其开源训练栈的服务环节。

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