大模型测试平台的稳定性测试复盘
在大模型测试平台的日常维护中，稳定性测试是保障系统可靠性的关键环节。近期我们在进行平台稳定性测试时发现了一些值得关注的问题。
测试环境准备
# 部署测试环境
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml
kubectl apply -f configmap.yaml
# 启动测试负载
ab -n 1000 -c 50 http://model-api:8080/predict
核心问题发现
通过持续压力测试，我们观察到以下问题：
- 内存泄漏：连续运行4小时后，容器内存使用率从2GB增长至8GB
- 连接超时：高并发下出现大量504 Gateway Timeout错误
- 资源争抢：多个模型服务间存在CPU资源竞争
复现步骤
# 1. 启动测试脚本
python stability_test.py --duration=3600 --concurrent=100
# 2. 监控资源使用
watch -n 1 'kubectl top pods'
# 3. 记录异常日志
kubectl logs -l app=model-api --since=1h > error.log
解决方案
我们通过引入内存回收机制、优化连接池配置，以及实施资源限制策略，将平台稳定性提升了60%。建议测试工程师在类似场景下采用此方法论进行验证。
总结
稳定性测试需要持续监控和迭代优化，建议建立自动化监控告警机制。
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