微服务架构下大模型服务测试策略

微服务架构下大模型服务测试策略踩坑记录

最近在参与一个大模型微服务化改造项目时，发现测试策略的缺失导致了严重的生产事故。本文分享一些踩坑经验。

问题背景

我们正在将传统单体大模型服务拆分为多个微服务，包括模型推理服务、缓存服务、指标监控服务等。在测试阶段，我们采用了传统的集成测试方式，但发现跨服务调用时经常出现超时和数据不一致问题。

测试策略踩坑实录

第一步：环境隔离测试 最初我们直接使用生产环境的数据库进行测试，导致测试数据污染了真实业务数据。正确的做法应该是：

# 创建独立的测试环境
kubectl create namespace test-env
helm install model-service ./chart --namespace test-env

第二步：服务依赖mock 我们发现服务间调用复杂，测试效率低下。解决方案是使用mock服务：

# test_service.py
from unittest.mock import patch

class TestModelService:
    @patch('service.cache_client.get_cache')
    def test_inference(self, mock_get_cache):
        mock_get_cache.return_value = 'cached_data'
        result = self.service.inference(input_data)
        assert result == expected_output

建议的测试策略

1. 端到端测试：模拟真实用户行为
2. 压力测试：使用k6或JMeter模拟并发请求
3. 混沌工程：引入chaos-mesh进行故障注入测试

总结

微服务架构下大模型测试需要更加精细化的策略，避免单点故障影响整个系统。建议建立专门的测试环境和完善的mock机制。

本次踩坑提醒：不要在生产环境直接测试！