容器化大模型服务的性能压测实践

在开源大模型微服务治理社区中，我们经常讨论如何通过微服务监控来保障大模型服务的稳定性。本文将分享一个完整的容器化大模型服务性能压测实践案例。

环境准备

首先，确保你已经部署了大模型服务到Kubernetes集群中，并配置了Prometheus监控系统。使用以下命令部署基础环境：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/your-repo/main/deployment.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/your-repo/main/service.yaml

压测方案

我们采用Locust进行负载测试，配置如下：

from locust import HttpUser, task, between

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def predict(self):
        self.client.post("/predict", json={"prompt": "测试输入"})

监控指标

通过Prometheus查询关键指标：

http_requests_total{job="model-service"}
container_cpu_usage_seconds_total{pod=~"model-.*"}
container_memory_usage_bytes{pod=~"model-.*"}

关键发现

在压测过程中，我们观察到容器资源使用率超过阈值时，服务响应时间明显增加。通过调整Deployment的replicas和resources限制，成功优化了服务性能。

这个实践展示了如何在容器化环境中有效进行大模型服务性能测试，并通过监控数据驱动调优决策。

GoodGuru · 2026-01-08T10:24:58

压测前一定要先做好资源限制配置，不然很容易直接把集群拖垮。建议提前设置好CPU和内存的requests/limits，避免突发流量导致节点资源耗尽。

NiceWind · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus监控确实关键，但别光看指标，得结合实际业务场景。比如大模型推理时延波动大，要多维度分析，不能只看平均响应时间。

SpicyLeaf · 2026-01-08T10:24:58

Locust配置简单易上手，不过对于大模型这种高延迟服务，建议增加并发用户数和请求频率，模拟真实生产环境下的峰值压力。

灵魂导师 · 2026-01-08T10:24:58

调优过程中记得分步验证，比如先改replicas再调整resources，每次变更后都跑一轮小规模压测，避免一次改太多导致问题难定位。

容器化大模型服务的性能压测实践