LLM微服务性能测试工具对比

在LLM微服务化改造过程中，性能测试是确保系统稳定性的关键环节。本文对比了三款主流性能测试工具：Locust、JMeter和Artillery。

测试环境搭建 首先部署一个简单的LLM服务实例，使用FastAPI框架创建一个基础的推理接口。

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/inference")
def inference(prompt: str):
    return {"response": f"Processed: {prompt}"}

Locust测试配置 安装后创建脚本：

from locust import HttpUser, task, between

class LLMUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    
    @task
    def test_inference(self):
        self.client.get("/inference?prompt=hello")

JMeter测试步骤

1. 创建线程组
2. 添加HTTP请求默认值
3. 配置HTTP请求
4. 添加聚合报告监听器

Artillery测试配置

config:
  target: "http://localhost:8000"
  phases:
    - duration: 60
      arrivalRate: 10
scenarios:
  - name: "LLM Inference"
    flow:
      - get:
          url: "/inference?prompt=hello"

测试结果对比 通过实际测试发现，Locust在资源消耗上最优，适合大规模并发测试；JMeter界面友好但内存占用高；Artillery轻量级但配置相对复杂。建议根据团队技术栈选择合适工具。