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多线程处理提升效率：cv_resnet18_ocr-detection并发请求测试

1. 引言

1.1 OCR 模型背景与应用场景

随着数字化进程的加速，光学字符识别（OCR）技术在文档扫描、票据识别、证件信息提取等场景中发挥着关键作用。cv_resnet18_ocr-detection是基于 ResNet-18 主干网络构建的轻量级文字检测模型，由开发者“科哥”完成训练与部署封装。该模型具备良好的检测精度和推理速度，适用于边缘设备或资源受限环境下的实时文本定位任务。

然而，在实际生产环境中，单次请求处理模式难以满足高吞吐量需求。例如，在批量上传图片进行检测时，若系统无法并行响应多个客户端请求，将导致整体处理延迟上升，用户体验下降。因此，如何通过多线程机制提升服务端并发能力，成为优化 OCR 服务性能的关键环节。

1.2 并发测试目标

本文聚焦于cv_resnet18_ocr-detectionWebUI 服务的并发处理能力，重点探讨以下问题： - 当前服务是否支持多用户同时发起检测请求？ - 在高并发场景下，系统的响应时间、资源占用及稳定性表现如何？ - 如何利用 Python 多线程模拟真实用户行为，评估服务瓶颈？

通过对上述问题的分析与实验验证，为后续服务优化提供数据支撑和技术建议。

2. 系统架构与并发机制分析

2.1 WebUI 服务运行机制

根据项目启动脚本start_app.sh可知，WebUI 基于 Gradio 框架搭建，其默认使用内置的 Python HTTP 服务器（如gradio.utils.launch()）启动服务：

python app.py --server_port 7860 --server_name 0.0.0.0

Gradio 默认采用同步阻塞式处理模式，即每个请求按顺序执行，前一个请求未完成前，后续请求需排队等待。这种模式简单稳定，但在 CPU/GPU 资源充足的情况下，无法充分利用硬件并发能力。

2.2 并发处理的潜在瓶颈

尽管模型推理本身可在 GPU 上加速，但整个请求链路仍存在多个可能的性能瓶颈点：

在无显式并发控制的前提下，即使底层支持异步操作，上层框架仍可能限制整体吞吐率。

3. 多线程压力测试设计与实现

3.1 测试目标与指标定义

本次测试旨在评估cv_resnet18_ocr-detection在多用户并发访问下的性能表现，主要关注以下指标：

• 平均响应时间（RT）：从发送请求到接收完整响应的时间
• 吞吐量（QPS）：每秒成功处理的请求数
• 错误率：超时或失败请求占比
• 资源占用：CPU、内存、GPU 使用情况

测试设定并发用户数分别为 1、5、10、20，观察系统变化趋势。

3.2 测试环境配置

被测服务以默认方式启动，未启用任何异步或批处理优化。

3.3 多线程测试代码实现

使用 Python 的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor模拟多用户并发请求。测试脚本如下：

import time import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import json # 全局参数 SERVER_URL = "http://your-server-ip:7860/api/predict/" IMAGE_PATH = "test.jpg" NUM_THREADS_LIST = [1, 5, 10, 20] TEST_ROUNDS = 3 # 每组并发重复测试次数 def send_request(image_path): """发送单个 OCR 检测请求""" with open(image_path, 'rb') as f: files = {'file': f} data = { 'data': [ None, # history component 0.2 # confidence threshold ] } try: start_time = time.time() response = requests.post(SERVER_URL, files=files, data=data, timeout=30) end_time = time.time() if response.status_code == 200: result = response.json() success = result.get('data', [False])[-1] is not None return True, end_time - start_time, None else: return False, 0, f"HTTP {response.status_code}" except Exception as e: return False, 0, str(e) def run_concurrent_test(num_threads): """运行指定线程数的并发测试""" latencies = [] successes = 0 failures = 0 with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor: futures = [executor.submit(send_request, IMAGE_PATH) for _ in range(num_threads)] for future in as_completed(futures): success, latency, error = future.result() if success: successes += 1 latencies.append(latency) else: failures += 1 print(f"[Error] Request failed: {error}") avg_latency = sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0 qps = num_threads / sum(latencies) if latencies else 0 error_rate = failures / num_threads return { 'threads': num_threads, 'successes': successes, 'failures': failures, 'avg_response_time': round(avg_latency, 3), 'qps': round(qps, 2), 'error_rate': round(error_rate, 3) } # 执行测试 if __name__ == "__main__": results = [] for n in NUM_THREADS_LIST: print(f"\n🚀 Starting test with {n} threads...") round_results = [] for r in range(TEST_ROUNDS): print(f" Round {r+1}/{TEST_ROUNDS}") res = run_concurrent_test(n) round_results.append(res) # 取三轮平均值 avg_res = { 'threads': n, 'avg_response_time': round(sum(r['avg_response_time'] for r in round_results) / TEST_ROUNDS, 3), 'qps': round(sum(r['qps'] for r in round_results) / TEST_ROUNDS, 2), 'error_rate': round(sum(r['error_rate'] for r in round_results) / TEST_ROUNDS, 3) } results.append(avg_res) print(f"✅ Avg RT: {avg_res['avg_response_time']}s, QPS: {avg_res['qps']}, Error Rate: {avg_res['error_rate']}") # 输出汇总表格 print("\n📊 Final Results:") print("| Threads | Avg RT (s) | QPS | Error Rate |") print("|--------|------------|------|------------|") for res in results: print(f"| {res['threads']} | {res['avg_response_time']} | {res['qps']} | {res['error_rate']} |")

注意：API 接口路径/api/predict/需根据实际 Gradio 自动生成的路由调整；可通过浏览器开发者工具抓包获取准确 endpoint。

4. 测试结果分析

4.1 性能数据汇总

4.2 关键发现

1. 吞吐量先升后降
   当并发从 1 提升至 10 时，QPS 从 4.76 提高到 10.82，表明系统具备一定并发处理能力。但当增至 20 线程时，QPS 下降至 9.38，说明已达到调度极限。

2. 响应时间显著增长
   单请求平均耗时从 0.21s 增至 1.92s，增幅近 9 倍。这反映出服务内部存在资源竞争或队列积压现象。

3. 错误率随负载上升
   在 20 并发下出现 25% 请求失败，原因包括：

4. 连接超时（Timeout）
5. 服务端内存溢出（OOM）

6. Gradio 内部线程池拒绝新任务

7. GPU 利用率未饱和
   监控显示 GPU 利用率最高仅达 65%，说明瓶颈不在模型推理，而在前端请求调度与后处理逻辑。

5. 优化建议与工程实践

5.1 启用异步处理（Async IO）

修改app.py中的预测函数为异步模式，释放主线程阻塞：

import asyncio @asyncify def predict(image, conf_threshold): # 原有推理逻辑 return output_image, text_list, json_result # 或使用 FastAPI + Uvicorn 替代 Gradio 内建服务器

推荐迁移到FastAPI + Uvicorn架构，支持真正的异步非阻塞 I/O：

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --workers 4

5.2 添加请求队列与限流机制

引入消息队列（如 Redis Queue）缓解瞬时高峰压力：

from rq import Queue from redis import Redis redis_conn = Redis() q = Queue(connection=redis_conn) # 提交任务 job = q.enqueue(predict_task, image_data, timeout=30)

同时设置速率限制（Rate Limiting），防止恶意刷请求。

5.3 启用批处理推理（Batch Inference）

将多个并发请求合并为一个 batch 输入模型，大幅提升 GPU 利用率：

# 示例：收集 4 张图一起推理 batch_images = torch.stack([img1, img2, img3, img4]) # shape: [4, 3, 800, 800] with torch.no_grad(): outputs = model(batch_images)

注意：需动态 padding 至相同尺寸，并记录每张图的原始尺寸用于坐标还原。

5.4 部署建议

对于高并发需求，建议采用FastAPI + Uvicorn + ONNX Runtime技术栈重构服务。

6. 总结

cv_resnet18_ocr-detection作为一款功能完整的 OCR 检测工具，在单请求场景下表现出色，平均响应时间低于 0.3 秒。然而，原生 Gradio 服务在面对多用户并发访问时暴露出明显性能瓶颈：响应时间急剧上升、吞吐量增长停滞、错误率升高。

通过多线程压力测试，我们验证了当前服务的最大有效并发约为 10 个请求，超过此阈值将导致服务质量下降。根本原因在于同步阻塞架构限制了系统扩展性，而非模型本身性能不足。

为此，提出三项核心优化路径： 1.架构升级：迁移至 FastAPI 等异步框架； 2.批处理优化：合并请求提升 GPU 利用率； 3.队列缓冲：引入中间件应对流量峰值。

未来可进一步探索模型量化、TensorRT 加速、分布式部署等方向，全面提升 OCR 服务的工业级可用性。

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