微服务环境下大模型负载测试

在大模型微服务化改造过程中，负载测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享在微服务架构下进行大模型负载测试的实战经验。

测试环境准备

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

# 启动大模型服务
kubectl apply -f model-service.yaml

负载测试步骤

准备测试脚本：使用locust进行并发测试

from locust import HttpUser, task, between

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def test_model_inference(self):
        self.client.post("/model/inference", json={"prompt": "你好"})

启动监控：通过Prometheus收集指标
执行测试：使用locust -f test_script.py --host=http://model-service:8080

关键监控指标

CPU和内存使用率
响应时间分布
错误率统计
服务间调用延迟

通过上述方法，我们能有效评估大模型微服务在高负载下的表现，为系统优化提供数据支撑。

Hannah56 · 2026-01-08T10:24:58

测试脚本里直接用locust发请求太简单了，得加个token认证和参数随机化，不然压根测不出真实场景。

Yara565 · 2026-01-08T10:24:58

监控指标只看CPU内存不够，还得加上GPU使用率、显存占用，大模型服务对显卡资源敏感。

Eve577 · 2026-01-08T10:24:58

建议把测试数据集提前缓存好，避免在压测过程中频繁读取文件影响结果准确性。

云端之上 · 2026-01-08T10:24:58

别忘了加熔断机制，服务雪崩时能及时止损，不然整个微服务链路都可能瘫痪。

星辰守望者 · 2026-01-08T10:24:58

可以考虑用k6替代locust，它对高并发的控制更精准，尤其适合大模型这种计算密集型场景。

LongWeb · 2026-01-08T10:24:58

测试前先做baseline，记录正常负载下的响应时间，对比才能看出性能瓶颈在哪。

GentleFace · 2026-01-08T10:24:58

服务间调用链路要打上trace ID，不然出问题时根本定位不到是哪个微服务拖慢了整体速度。

HardZach · 2026-01-08T10:24:58

建议把模型版本也纳入监控维度，不同版本的推理效率差异很大，影响整体吞吐量。

星辰坠落 · 2026-01-08T10:24:58

压测过程中记得记录日志输出，特别是OOM或超时错误，这些往往是系统瓶颈的关键信号。

深海游鱼姬 · 2026-01-08T10:24:58

测试完记得做回滚预案，万一出问题能快速恢复，别让压测成了生产事故的导火索。

微服务环境下大模型负载测试