大模型微服务性能测试方法论

大模型微服务性能测试方法论

在大模型微服务化改造过程中，性能测试是确保系统稳定性和可用性的关键环节。本文将分享一套可复现的性能测试方法论。

测试环境搭建

首先需要构建与生产环境一致的测试环境：

# 部署微服务监控组件
kubectl apply -f monitoring-deployment.yaml

# 启动负载生成器
helm install load-generator ./charts/load-generator

核心测试步骤

1. 基线测试：使用标准数据集对单个微服务进行压力测试
2. 链路测试：模拟真实业务场景，测试服务间调用链路
3. 容量评估：逐步增加并发数，观察系统响应时间变化

关键指标监控

通过Prometheus和Grafana实时监控以下指标：

• 响应时间（p95, p99）
• 错误率
• CPU和内存使用率
• 网络IO

复现示例

import requests
import time
import threading

def load_test():
    for i in range(1000):
        response = requests.get('http://service-api:8080/predict')
        if response.status_code != 200:
            print(f'Error: {response.status_code}')

该方法论已在多个大模型微服务项目中验证，有效提升了系统治理能力。