大模型微服务架构的可靠性测试

大模型微服务架构的可靠性测试

随着大模型应用的快速发展，其微服务化改造已成为行业趋势。然而，如何确保大规模分布式环境下的系统稳定性，成为DevOps工程师面临的核心挑战。

测试框架搭建

我们采用JMeter + Prometheus + Grafana组合进行可靠性测试。首先配置JMeter测试计划，模拟用户并发请求：

# 启动JMeter负载测试
jmeter -n -t test_plan.jmx -l results.jtl

关键监控指标

通过Prometheus抓取以下核心指标进行分析：

• 响应时间分布 (p95, p99)
• 错误率统计
• CPU/内存使用率
• 网络IO情况

实践步骤

1. 压力测试：逐步增加并发用户数至系统瓶颈
2. 故障注入：模拟服务宕机、网络延迟等场景
3. 恢复验证：观察系统自动恢复能力

# 监控命令示例
kubectl top pods
prometheus-cli query "http_requests_total"

核心发现

通过持续测试发现，大模型服务在高并发下存在内存泄漏问题，通过优化缓存策略和增加资源限制后，系统可用性从85%提升至98%以上。