1. 项目概述为什么大模型也需要压力测试最近在折腾大模型应用无论是自己微调的模型还是调用第三方API心里总有个疑问这东西到底能扛住多少人同时用上线后会不会分分钟就挂了这可不是杞人忧天。大模型推理服务尤其是基于Transformer架构的对计算和内存资源极其敏感。一个看似简单的问答请求背后可能是数十亿甚至数百亿参数的矩阵运算。当并发请求上来时服务响应时间Latency会不会飙升吞吐量Throughput会不会暴跌甚至服务本身会不会因为内存溢出OOM直接崩溃这些问题靠“感觉”或者“手动刷新几下网页”是回答不了的必须靠科学、系统的压力测试。这就是我们今天要聊的核心用Locust和SGLang这对组合拳给你的大模型服务做个全面的“体检”。Locust你可能听说过一个用Python写的开源负载测试工具写测试脚本就像写普通Python代码一样简单直观特别适合模拟复杂的用户行为。而SGLang则是大模型服务领域的一个“性能加速器”它通过一系列运行时优化如RadixAttention、KV Cache复用等能显著提升大模型推理的吞吐量并降低延迟。用Locust去“施压”用SGLang通常与vLLM等推理引擎结合来“承压”和“优化”我们不仅能测出服务的极限还能直观地看到优化手段带来的实际收益。这个实战指南就是带你一步步搭建这个测试环境设计合理的测试场景执行压测并解读结果。更重要的是我会分享在搭建和测试过程中踩过的那些坑以及如何避开它们。无论你是刚部署好第一个本地大模型的新手还是正在为线上AI应用设计弹性架构的工程师这套方法都能帮你做到心中有“数”。2. 工具选型与核心思路拆解2.1 为什么是LocustSGLang市面上压测工具很多从老牌的JMeter、Apache Bench (ab)到新兴的k6、Gatling各有千秋。选择Locust主要基于以下几点考量代码即配置Locust的测试场景完全用Python代码定义。对于大模型测试这种需要构造复杂请求体包含系统提示词、用户消息、温度参数等的场景用代码来动态生成和调整远比在JMeter里配置HTTP请求体来得灵活。分布式与可扩展性Locust原生支持分布式运行一个主节点Master可以协调多个从节点Worker同时发起攻击轻松模拟数万甚至更高的并发用户。这对于测试大模型集群的承载能力至关重要。实时Web UILocust提供了一个简洁的Web界面可以实时查看当前RPS每秒请求数、响应时间、失败率等关键指标并动态调整并发用户数测试过程非常直观。生态友好Python生态与大模型领域PyTorch, Hugging Face, vLLM等天然契合便于集成和进行更复杂的数据处理或断言。而选择SGLang则是因为它直接瞄准了大模型推理的性能瓶颈。传统的推理服务每个请求独立处理大量重复计算提示词Prompt部分KV Cache无法在不同请求间共享造成巨大的资源浪费。SGLang的核心思路是“共享”与“复用”RadixAttention自动维护一个前缀树Trie来缓存和复用不同请求间公共提示词片段的KV Cache。比如100个用户都问“请介绍一下巴黎”那么“请介绍一下”这段提示词的KV计算就可以只做一次然后被100个请求共享。其他运行时优化包括异步处理、智能批处理Batching、内存管理等。我们的核心测试思路首先部署一个“基准”的大模型服务例如直接用原始的vLLM或TGI。然后部署一个集成了SGLang优化后的同模型服务。接着使用Locust编写相同的测试脚本对这两个服务端点Endpoint施加完全相同的负载压力。最后对比两者的性能指标主要是吞吐量、延迟和资源利用率量化SGLang带来的性能提升。同时通过逐步增加负载找到每个服务配置的瓶颈点。2.2 环境准备与工具安装工欲善其事必先利其器。我们先来把测试环境搭建好。假设你已经在本地或一台测试服务器上准备好了基本的Python环境。1. 安装LocustLocust的安装非常简单。建议使用虚拟环境如venv或conda来管理依赖。# 创建并激活虚拟环境可选但推荐 python -m venv locust_env source locust_env/bin/activate # Linux/macOS # locust_env\Scripts\activate # Windows # 安装Locust pip install locust安装完成后可以通过locust -V命令验证。2. 部署大模型服务基准版与SGLang优化版这是整个测试中最关键、也最容易出错的环节。我们需要部署两个服务进行对比。基准服务Baseline我们选择vLLM作为基准。vLLM本身已经通过PagedAttention等技术做了很好的优化是当前高性能推理的事实标准之一。优化服务Optimized使用SGLang。SGLang并不是一个独立的推理引擎它需要与后端引擎结合。目前最成熟、推荐的方式是作为vLLM的一个前端Runtime来使用。部署步骤示例以Llama-3-8B-Instruct模型为例A. 部署基准vLLM服务# 安装vLLM pip install vllm # 启动一个基础的vLLM OpenAI兼容API服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --served-model-name llama-3-8b-instruct \ --api-key token-abc123 \ # 设置一个简单的API密钥 --port 8000这个服务会在http://localhost:8000提供类似于OpenAI的/v1/chat/completions接口。B. 部署集成SGLang的vLLM服务# 安装SGLang它会自动安装对应版本的vLLM等依赖 pip install sglang[all] # 使用SGLang启动服务它内部会调用vLLM引擎 python -m sglang.launch_server \ --model-path meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --port 8010 \ --host 0.0.0.0这个服务会在http://localhost:8010提供SGLang的专属接口通常是/generate或/chat/completions具体看SGLang版本。注意SGLang的API格式可能与纯vLLM的OpenAI格式略有不同我们写Locust脚本时需要适配。避坑技巧1模型下载与路径首次运行会从Hugging Face下载模型确保网络通畅且磁盘空间足够。更稳妥的做法是提前用huggingface-cli download或git lfs将模型下载到本地然后使用--model-path /local/path/to/model指定本地路径避免下载中断。另外注意模型名称的拼写Hugging Face上的模型ID是大小写敏感的。避坑技巧2端口与资源冲突确保8000和8010端口没有被其他程序占用。同时运行两个8B参数的模型服务对GPU显存要求很高可能超过24GB。如果你只有一张卡可以分时测试或者使用--tensor-parallel-size参数进行张量并行但更实际的方法是在测试时只运行一个服务测完再测另一个。如果资源实在有限可以考虑用更小的模型如Qwen1.5-1.8B进行方法验证。3. Locust压测脚本深度解析与编写3.1 理解大模型请求的特点在写脚本之前得先搞清楚我们要压测的“动作”是什么。对大模型的典型请求Chat Completion包含几个关键部分消息列表messages包含角色system,user,assistant和内容。模型参数如max_tokens最大生成token数、temperature温度控制随机性、top_p核采样等。流式响应stream是否启用流式输出。压测时通常先关闭流式以测量端到端的整体延迟。我们的测试脚本需要模拟用户发送不同的提示词并可能包含多轮对话。为了真实提示词集合Prompt Pool最好有一定多样性。3.2 编写Locust测试脚本创建一个名为locustfile.py的文件这是Locust默认的测试脚本入口。import time import random from locust import HttpUser, task, between, events from locust.runners import MasterRunner # 准备一个提示词池模拟不同的用户问题 PROMPT_POOL [ 用简单的语言解释一下什么是机器学习。, 写一首关于春天的五言绝句。, 请将以下英文翻译成中文The quick brown fox jumps over the lazy dog., 计算一下15的阶乘是多少, 给我讲一个程序员和咖啡之间的幽默小故事。, 总结一下《三国演义》中诸葛亮的主要事迹。, Python和Java在Web开发中各有什么优缺点, ] class BaselineVLLMUser(HttpUser): 模拟访问基准vLLM服务的用户 host http://localhost:8000 # 基准服务地址 wait_time between(1, 3) # 用户任务之间的等待时间模拟思考间隔 def on_start(self): 用户启动时可以设置一些会话级变量如API Key self.headers { Content-Type: application/json, Authorization: Bearer token-abc123 # 与启动服务时设置的key一致 } task(weight3) # 权重为3表示这个任务被执行的概率更高 def send_chat_completion(self): 发送一个简单的聊天补全请求 prompt random.choice(PROMPT_POOL) payload { model: llama-3-8b-instruct, messages: [ {role: system, content: 你是一个乐于助人的AI助手。}, {role: user, content: prompt} ], max_tokens: 256, # 限制生成长度避免响应过长 temperature: 0.7, stream: False # 压测时关闭流式简化测试 } # 使用Locust的client发起请求它会自动记录响应时间和状态 with self.client.post(/v1/chat/completions, jsonpayload, headersself.headers, catch_responseTrue) as response: if response.status_code 200: # 可以在这里对响应内容做简单断言例如检查是否包含关键词 resp_json response.json() if resp_json.get(choices) and len(resp_json[choices]) 0: response.success() else: response.failure(Response format error: no choices found.) else: response.failure(fHTTP {response.status_code}: {response.text}) task(weight1) def send_longer_request(self): 模拟发送一个需要更长生成内容的请求 payload { model: llama-3-8b-instruct, messages: [ {role: system, content: 你是一个专业的技术文档写手。}, {role: user, content: 详细阐述Transformer模型中的自注意力机制Self-Attention的工作原理不少于300字。} ], max_tokens: 512, temperature: 0.3, # 降低温度使输出更确定 stream: False } self.client.post(/v1/chat/completions, jsonpayload, headersself.headers) class SGLangOptimizedUser(HttpUser): 模拟访问SGLang优化服务的用户 **注意SGLang的API端点可能与vLLM不同需要根据实际调整** host http://localhost:8010 wait_time between(1, 3) def on_start(self): # SGLang服务可能不需要认证或使用不同的头部 self.headers {Content-Type: application/json} task def send_sglang_request(self): 根据SGLang的API文档构造请求。 假设SGLang的聊天接口路径是 /chat/completions (与OpenAI兼容模式)。 务必查阅你所用SGLang版本的官方文档 prompt random.choice(PROMPT_POOL) payload { model: default, # SGLang可能不关心这个字段 messages: [ {role: user, content: prompt} ], max_tokens: 256, temperature: 0.7, } # 关键这里的API路径可能不同可能是 /generate 或其他。 with self.client.post(/chat/completions, jsonpayload, headersself.headers, catch_responseTrue) as response: if response.status_code 200: # 同样进行响应验证 try: resp_json response.json() # 根据SGLang的实际响应结构调整 if text in resp_json or choices in resp_json: response.success() else: response.failure(fUnexpected response format: {resp_json}) except Exception as e: response.failure(fJSON parse error: {e}) else: response.failure(fHTTP {response.status_code}) # 可选设置测试开始/结束的钩子用于准备和清理数据 events.test_start.add_listener def on_test_start(environment, **kwargs): if isinstance(environment.runner, MasterRunner): print(测试即将开始准备就绪...) events.test_stop.add_listener def on_test_stop(environment, **kwargs): print(测试结束。)脚本解析与关键点用户类HttpUser我们定义了两个用户类分别对应两个被测试的服务。这样可以在Locust的Web UI中分别控制这两类用户的数量和孵化速率。task装饰器定义了用户要执行的任务。weight参数控制任务执行的相对频率。wait_time使用between让用户在任务间随机等待这比固定间隔更能模拟真实用户行为避免请求过于规律导致的服务端排队假象。catch_responseTrue这个参数允许我们捕获响应对象并根据响应内容而不仅仅是HTTP状态码来判断请求成功与否。这对于大模型服务至关重要因为即使返回200内容也可能是空的或格式错误的。API适配这是最大的坑点。不同的大模型服务框架vLLM OpenAI API, TGI, SGLang, llama.cpp的HTTP API接口和请求/响应格式可能有细微差别。务必在写脚本前先用curl或Postman手动调用一下目标接口确认其准确的路径、参数名和响应结构。上面的SGLang示例是假设性的必须根据实际情况调整。避坑技巧3请求验证与失败定义不要只依赖HTTP状态码200。大模型服务可能在负载高时返回200但内容为空或者在生成过程中内部出错。在catch_response块内一定要解析响应JSON检查关键字段是否存在如choices[0].message.content。将格式错误的响应标记为失败能让测试结果更准确。避坑技巧4思考时间Wait Time的设置压测的目的通常是找到系统在持续负载下的性能表现。因此在稳定性测试Soak Test或负载测试时可以设置较短的wait_time如between(0.1, 0.5)来持续施压。而在模拟真实场景的并发测试时则应根据业务逻辑设置更合理的间隔。混合使用不同wait_time的用户类也是一种策略。4. 执行压测与核心指标解读4.1 启动Locust并配置测试场景保存好locustfile.py后打开终端进入脚本所在目录。启动Locust Web UI单机模式locust -f locustfile.py访问http://localhost:8089即可打开Locust的控制界面。分布式启动推荐性能更强首先启动一个Master节点不模拟用户只负责协调和收集数据locust -f locustfile.py --master --hosthttp://localhost然后在其他机器或同一机器的不同终端启动Worker节点locust -f locustfile.py --worker --master-hostMASTER_IP在Web UI中配置测试Number of users要模拟的总用户数。注意这是“虚拟用户数”不等于并发请求数。因为用户有wait_time。Spawn rate每秒启动多少个用户。例如设置为10表示每秒新增10个虚拟用户直到达到总用户数。Host填写被测试服务的基地址。因为我们已经在脚本的host属性里定义了这里可以留空或覆盖。点击Start swarming开始测试。更精确的控制无头模式如果你不需要UI或者想在CI/CD中自动化运行可以使用命令行直接启动测试并生成报告。locust -f locustfile.py --headless --users 100 --spawn-rate 10 --run-time 5m --hosthttp://localhost:8000 --csvbaseline_results这个命令会以无头模式运行5分钟模拟100个用户以每秒10个的速率启动并将结果输出到CSV文件baseline_results_stats.csv等。4.2 核心性能指标解读测试开始后Locust的仪表盘和最终报告会提供一系列关键指标。对于大模型压力测试我们需要重点关注以下几个吞吐量Throughput - RPS是什么每秒成功完成的请求数Requests per Second。这是衡量服务处理能力的核心指标。怎么看在Locust的“Statistics”标签页查看。一个健康的服务随着并发用户数增加RPS应该能稳步上升直到达到瓶颈。对比基准服务和SGLang服务在相同用户数下谁的RPS更高说明谁的吞吐性能更好。注意这里的“请求”指的是我们定义的Locust任务如send_chat_completion。一个请求对应一次完整的“提问-回答”交互。响应时间Response Time是什么从发送请求到完整接收到响应所花费的时间。通常我们关注平均响应时间、中位数50%分位以及尾部延迟如90%、95%、99%分位。怎么看Locust会详细列出不同百分位的响应时间。对于用户体验来说90%或95%分位响应时间P90 P95比平均值更有意义因为它反映了大多数用户的体验。大模型服务尤其要关注P99延迟看是否有少量请求异常慢。分析随着负载增加响应时间会逐渐上升。观察曲线找到响应时间开始非线性增长的拐点这个点对应的并发用户数可能就是当前配置下的最佳并发点。SGLang的目标之一就是降低延迟特别是在高并发下。失败率Failure Rate是什么失败的请求数占总请求数的百分比。怎么看Locust主界面和统计页面都有显示。任何非零的失败率都需要严肃对待。大模型服务的失败可能源于HTTP 503服务不可用、HTTP 429请求过多、HTTP 500内部服务器错误或者是我们脚本中定义的业务逻辑失败如响应格式错误、生成内容为空。排查点击“Failures”标签页查看具体的失败原因和请求详情这是定位问题的最直接途径。资源利用率需额外监控是什么服务器本身的CPU、GPU、内存、网络IO等资源的使用情况。Locust不直接提供这个需要配合系统监控工具如nvidia-smi、htop、vmstat或PrometheusGrafana。关键指标GPU利用率使用nvidia-smi查看GPU-Util和显存占用。理想情况下在稳定负载下GPU-Util应接近100%计算瓶颈或显存接近饱和内存带宽瓶颈。如果GPU利用率很低但请求排队严重可能是预处理/后处理CPU或框架调度成了瓶颈。系统内存与Swap防止因内存泄漏或过量缓存导致OOMOut of Memory。网络流量确保网络不是瓶颈特别是分布式推理或从远程存储加载模型时。4.3 设计科学的测试场景一次完整的压力测试应该包含多个阶段而不是简单地拉到最大用户数。预热阶段Warm-up先以低并发如10个用户运行1-2分钟。让模型的KV Cache预热让服务端的各种缓存如果有生效让JIT编译器如PyTorch的完成编译。这能避免测试初期因冷启动导致的异常高延迟数据干扰整体结果。负载测试Load Test逐步增加并发用户数例如每30秒增加50个用户观察性能指标的变化。目标是找到性能拐点即RPS增长变缓或响应时间开始急剧上升的点。压力测试Stress Test在拐点之上继续增加负载直到失败率显著上升例如超过1%或响应时间超过可接受阈值如P95 10s。这个阶段是为了发现系统的崩溃点和服务降级行为。稳定性测试Soak Test/Endurance Test在最佳并发点或略低于拐点的负载下持续运行较长时间如30分钟到数小时。目的是检查服务在长期运行下是否有内存泄漏、性能衰减或偶发错误。对比测试在相同的测试脚本、相同的负载模型下依次对基准服务和SGLang优化服务执行上述1-4步骤。确保测试环境硬件、软件版本尽可能一致唯一变量是服务本身。避坑技巧5测试数据与结果隔离每次切换被测试服务如从基准服务切换到SGLang服务前务必重启Locust的测试点击“Stop”然后“New test”或者使用新的CSV输出文件名。避免将两次测试的数据混在一起。更好的做法是为每个测试场景如baseline_loadsglang_stress单独运行一次Locust命令并指定不同的--csv前缀。避坑技巧6理解“并发”与“队列”Locust的“用户数”不等于服务端同时处理的请求数。因为服务端如vLLM有它自己的请求队列和批处理Batching逻辑。即使有1000个虚拟用户vLLM可能一次只批量处理32个请求。因此关注服务端自身的“当前处理请求数”和“批处理大小”指标如果服务端有暴露同样重要。高用户数下如果服务端队列过长会导致请求在Locust端就超时默认60秒这需要调整Locust的--timeout参数或优化服务端配置。5. 常见问题排查与性能优化实战压测过程中你肯定会遇到各种问题。下面是一些典型场景和解决思路。5.1 Locust端常见问题问题1大量“Connection refused”或“Connection reset”错误。可能原因被测试服务崩溃、端口未正确监听、或网络防火墙阻止。排查检查服务进程是否还在运行ps aux | grep vllm或lsof -i:8000。检查服务日志服务启动命令的输出中通常会有错误信息。对于vLLM/SGLang注意看是否有CUDA out of memory等报错。手动用curl测试接口是否通curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions -H “Content-Type: application/json” -d ‘{“model”:”test”}’。问题2请求失败但HTTP状态码是200。可能原因如避坑技巧3所述响应内容不符合预期。排查在Locust的“Failures”页面查看具体的响应体Response。常见情况服务返回了{“error”: “some internal error”}但状态码仍是200。这需要调整Locust脚本的catch_response逻辑根据错误信息字段判断失败。也可能是生成的内容触发了某些过滤机制返回了空内容。问题3测试后期响应时间越来越长RPS下降。可能原因服务端内存泄漏长期运行后GPU或系统内存被逐渐耗尽触发垃圾回收或甚至OOM。监控nvidia-smi和free -m。服务端请求队列堆积到达系统瓶颈后新请求在队列中等待时间变长。Locust本身或测试机资源耗尽如果在一台机器上运行大量Locust Worker可能耗尽其CPU或网络连接数。检查测试机的资源使用情况。排查同时监控服务端和Locust运行机的资源。对于原因2可以尝试降低负载观察响应时间是否恢复。5.2 大模型服务端常见问题问题4服务启动失败报CUDA out of memory错误。可能原因模型太大GPU显存放不下。解决方案使用量化模型加载4-bit或8-bit量化版本的模型显存占用可减少50%-75%。vLLM和SGLang都支持AWQ、GPTQ等量化格式。# vLLM 示例使用AWQ量化模型 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ --quantization awq启用张量并行Tensor Parallelism如果有多张GPU使用--tensor-parallel-size参数将模型层拆分到多卡。python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model meta-llama/Llama-3-8B-Instruct --tensor-parallel-size 2调整--max-model-len限制服务端缓存的最大序列长度可以减少显存开销。但会影响处理长文本的能力。使用更小的模型对于压测方法验证先用小模型如1.8B跑通流程。问题5压测时GPU利用率波动大或者一直很低。可能原因请求间隔长批处理Batch大小小如果用户请求间隔很长服务端凑不够一个有效的批处理大小GPU就会空闲等待。这就是SGLang等框架做连续批处理Continuous Batching要解决的问题。CPU或数据预处理成为瓶颈Tokenization分词和预处理如果太慢GPU就得等数据。可以监控服务进程的CPU使用率。生成阶段Generation的瓶颈自回归生成是串行的如果每个请求的max_tokens设置很大单个请求就会长时间占用计算资源。优化方向增加请求密度在Locust中减少wait_time或增加用户数让服务端有更多请求可以批量处理。调整服务端批处理参数vLLM有--max-num-batched-tokens,--max-num-seqs等参数来控制批处理策略。适当调大可以提高GPU利用率但会增加延迟和显存压力需要权衡。使用SGLang的RadixAttention这正是SGLang的优势所在它能通过共享提示词KV Cache让更多的请求被高效地打包在一起处理从而提高GPU利用率。问题6如何解读SGLang带来的性能提升对比方法在相同的硬件、相同的模型、相同的Locust负载脚本下分别测试基准vLLM和SGLangvLLM。关键对比指标同等负载下的RPS例如在100个并发用户下SGLang的RPS是否比基准高高多少同等RPS下的延迟在都达到100 RPS时两者的P50、P95响应时间分别是多少SGLang是否显著降低了尾部延迟达到瓶颈时的最大RPS逐步增加负载直到失败率超过1%。记录此时的最大稳定RPS。SGLang是否能支撑更高的峰值吞吐GPU利用率对比在达到相同RPS时SGLang的GPU利用率是否更低或者在相同GPU利用率下SGLang的RPS是否更高这体现了其“能效比”。可视化将两次测试的RPS随时间变化曲线、响应时间分位图放在一起对比效果非常直观。可以使用Locust导出的CSV数据用Python的Pandas和Matplotlib/Seaborn库绘制。5.3 一份简易的压测结果对比表假设我们对同一个Llama-3-8B模型进行了测试硬件为单卡A100 (40GB)Locust模拟200个并发用户逐步孵化持续运行5分钟。我们可能得到如下简化的对比数据数值为示例性能指标基准vLLM服务SGLang优化服务提升幅度说明最大稳定RPS~45~6851%在失败率0.5%条件下P50延迟850ms620ms-27%中位数响应时间P95延迟2.1s1.4s-33%尾部延迟改善明显200用户下失败率0.8%0.2%-75%SGLang服务更稳定GPU利用率均值92%96%略高计算资源利用更充分测试期间OOM次数10更稳定基准服务在压力峰值时发生一次OOM注实际提升幅度因模型、提示词长度、请求分布、硬件配置差异巨大此表仅为示意。从这份对比可以看出SGLang通过其RadixAttention等优化在吞吐量、延迟和稳定性上都有显著提升。这验证了其为大模型服务带来的价值。6. 进阶模拟更真实的复杂场景基础的问答压测只是开始。真实的大模型应用场景要复杂得多。1. 模拟多轮对话Session挑战用户不是一次一问而是有上下文的多轮交互。这要求测试脚本能维护会话状态。实现思路在Locust的HttpUser类中使用实例变量如self.conversation_history来保存一个用户的多轮对话消息。每次请求都将历史记录作为messages列表的一部分发送。在任务中可以设计一定的概率来清空历史或开启新会话。2. 模拟不同的请求负载挑战用户请求的提示词长度、生成长度、复杂度各不相同。实现思路提示词长度准备一个长短不一的提示词池或者用程序动态生成不同token长度的文本。生成长度max_tokens使用random.randint(50, 512)来随机化模拟用户要求短回答或长文生成。系统提示词随机分配不同的system角色如“严谨的科学家”、“幽默的朋友”、“专业的客服”观察不同系统提示对生成速度和资源的影响。3. 测试流式输出Streaming挑战流式输出是SSEServer-Sent Events与普通的HTTP请求/响应模式不同。Locust默认的client不支持SSE。解决方案使用requests库或aiohttp库在Locust任务中手动实现SSE客户端并记录从开始到接收到第一个token的时间首Token时间Time to First Token, TTFT和接收完整流的时间。或者使用专门的负载测试工具如k6它对SSE有更好的原生支持。这超出了本文范围但值得作为技术选型的考量。4. 集成到CI/CD流水线目标每次模型更新或代码部署后自动运行性能回归测试。方法将Locust脚本、服务启动命令Docker Compose或K8s YAML和性能基准数据如RPS 50 P95 3s纳入代码库。在CI服务器如Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions中使用locust --headless模式运行测试。解析输出的CSV或JSON结果与基准值比较。如果性能下降超过阈值如RPS降低10%则标记构建失败或发出警报。压力测试不是一劳永逸的事情它是伴随大模型应用整个生命周期的重要活动。通过LocustSGLang这个组合你不仅能获得当前服务性能的准确画像还能量化每一次架构优化、参数调整带来的实际收益。从搭建环境、编写脚本、执行测试到分析结果每一步都会加深你对大模型服务行为特征的理解。