RadixAttention是SGLang推理框架中提出的一种注意力机制优化技术，通过基数树（Radix Tree）数据结构对KV Cache进行统一管理，实现跨请求的键值缓存自动复用。其核心能力包括：在多轮对话、批量推理等场景中识别共享前缀并复用对应缓存，从而减少重复计算、降低显存占用、提升大语言模型的推理吞吐效率。