大模型测试平台的可维护性

最近在测试一个大模型推理平台时，发现其可维护性存在严重问题，特此记录踩坑过程。

问题现象

平台在运行约30小时后出现内存泄漏，CPU使用率持续飙升，最终导致服务崩溃。通过监控发现，每次推理请求都会产生新的线程，但线程池未正确回收。

复现步骤

1. 使用以下脚本进行压力测试：

import requests
import threading

def test_request():
    url = "http://localhost:8000/v1/completions"
    data = {
        "prompt": "请生成一段关于AI的段落",
        "max_tokens": 100
    }
    response = requests.post(url, json=data)
    print(response.json())

# 启动50个并发线程
threads = []
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=test_request)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

2. 观察系统资源使用情况
3. 约1小时后服务崩溃

根本原因

测试发现平台使用了全局变量缓存模型，但未实现LRU淘汰机制，导致内存占用持续增长。同时日志文件未配置轮转策略，日志文件过大导致磁盘空间耗尽。

建议：在生产环境部署前必须进行长时间压力测试，并建立完善的监控告警机制。