根据 PR body，主要动机是 'Stabilize streaming session KV lifecycle: fix multiple memory leaks, add safety for session close during active decoding, and add Prometheus metrics.' 关联的 Issue #22273 详细描述了流式会话中因请求中止导致的内存泄漏问题，需要修复以确保系统稳定性。

该 PR 值得精读，尤其是对于负责内存管理和会话调度的工程师。关注 session_controller.py 中的 close_on_finish 机制和 session_aware_cache.py 中的 KV 释放优化，这些设计决策在处理竞态条件和内存泄漏方面具有借鉴意义。建议结合单元测试理解修复的具体场景。

实现方案分为几个模块：

1) 调度器模块（scheduler.py）：修改会话打开和关闭逻辑，添加错误处理，并在 DP-attention 下重复 OpenSessionReqOutput。
2) 会话控制器模块（session_controller.py）：引入 close_on_finish 标志，推迟会话关闭直到请求完成，并添加日志记录。
3) 内存缓存模块（session_aware_cache.py 和 common.py）：修复 match_prefix 中的 abort-skip 逻辑，优化 KV 缓存释放，包括 overalloc tail trim、session shrink 处理和标志同步。
4) 可观测性模块（metrics_collector.py 和 scheduler_runtime_checker_mixin.py）：新增流式会话相关 Prometheus 指标，受 enable_streaming_session 标志控制。
5) 测试模块：添加单元测试（test_streaming_session_unit.py）和集成测试（test_streaming_session.py），验证修复效果。

技术风险包括：

1) 核心路径变更（如 session_controller.py 和 session_aware_cache.py 中的逻辑修改）可能导致回归，影响所有流式会话请求。
2) 内存管理逻辑复杂，新增的 close_on_finish 标志和 KV 释放优化可能引入新 bug，例如在并发场景下。
3) 指标添加依赖 enable_streaming_session 标志，如果标志未正确设置，指标可能不准确或缺失。但通过添加了 7 个单元测试和集成测试，覆盖了关键场景，如 overalloc trim 和 abort 处理，降低了风险。

对用户：流式会话的稳定性和内存使用效率得到提升，减少了因内存泄漏导致的崩溃风险，改善了使用体验。对系统：添加了指标监控，便于运维团队实时跟踪流式会话状态，提升了可观测性。对团队：代码变更涉及多个核心模块（调度、内存缓存、可观测性），需要工程师熟悉新的会话生命周期管理逻辑，可能增加维护复杂性。影响范围限于启用流式会话的功能，但属于关键路径。