最近在开源大模型测试社区里，我遇到了一个令人头疼的问题：某款热门测试工具的扩展性存在严重缺陷。
问题背景 我们团队在测试一个基于Transformer架构的大模型时，需要同时运行多个并行测试任务。按照常规做法，我们使用了该工具的分布式测试功能，但在实际执行中遇到了致命问题。
具体问题描述 当并发测试任务超过8个时，工具开始出现内存溢出错误，日志显示：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。更糟糕的是，即使我们手动调整了JVM参数，问题依然存在。
可复现步骤
- 准备测试环境：Ubuntu 20.04，Java 11，工具版本 v2.3.1
- 创建并行测试任务脚本：
#!/bin/bash
for i in {1..15}; do
python test_runner.py --task-id $i --model-path model.pth &
done
- 执行测试：
./run_parallel_tests.sh - 观察日志输出，很快出现内存溢出
根本原因分析 通过代码审查发现，该工具在任务管理模块中使用了静态全局变量存储所有任务状态，没有实现合理的资源回收机制。每次新任务创建时都会在全局变量中添加记录，但任务结束时却不会清理这些记录。
解决方案
- 临时修复：增加JVM堆内存到4GB并设置GC参数
- 长期优化：建议作者实现任务状态的自动回收机制
- 建议社区开发统一的资源监控工具来检测此类问题
这个案例再次提醒我们，在选择测试工具时，扩展性是一个必须重点考虑的指标。特别是对于大模型测试场景，资源管理能力直接关系到测试效率和稳定性。
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