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通义千问3-4B压力测试：云端万人并发，成本可控

你是不是也遇到过这样的情况？公司准备上线一个基于通义千问3-4B的SaaS功能，团队信心满满，结果一做性能测试就傻眼了——本地用JMeter最多只能模拟几百人同时访问，根本测不出万级QPS下的真实表现。更头疼的是，不知道系统在高并发下会不会崩、响应延迟会飙升到多少、到底要配多少GPU资源才够用。

别急，这其实是很多AI产品上线前都会踩的坑。本地压测工具受限于网络带宽和机器性能，根本撑不住大规模并发请求。而真正的用户场景往往是成千上万人同时在线提问，尤其是在营销活动或产品爆火时，瞬间流量可能直接翻十倍。这时候如果没做过充分的压力测试，轻则服务卡顿、用户体验差，重则服务器宕机，影响品牌信誉。

好消息是，现在完全可以在云端环境中真实模拟万人级别的并发请求，精准评估通义千问3-4B模型在高负载下的性能表现。CSDN星图平台提供了预置好的通义千问镜像，一键部署就能快速搭建起完整的推理服务，并支持对外暴露API接口，方便你接入任何压测工具（比如Locust、k6等），实现从百人到万人的平滑压力递增。

这篇文章就是为你量身打造的实战指南。我会带你一步步完成整个流程：从镜像选择、服务部署、API调用，再到使用专业工具发起高并发测试，最后分析关键指标（如QPS、P99延迟、GPU利用率）并给出合理的扩容建议。全程不需要写复杂代码，所有命令都可以复制粘贴运行，小白也能轻松上手。学完之后，你不仅能掌握如何科学评估大模型服务的承载能力，还能为后续的产品优化和资源规划提供数据支撑。

更重要的是，通过合理利用云平台的弹性算力，你可以按需租用GPU资源，避免长期持有昂贵硬件带来的成本浪费。实测下来，一次完整的万人并发测试，总花费可以控制在几十元以内，真正做到“花小钱办大事”。现在就开始吧，让你的产品在正式上线前，先经受住一场真实的“极限挑战”。

1. 环境准备与镜像部署

1.1 为什么必须上云做压力测试？

我们先来搞清楚一个问题：为什么不能在本地完成万人并发的压力测试？听起来好像只要多开几台电脑、多跑几个脚本就行了，对吧？但实际情况远比想象中复杂。

首先，本地机器的网络出口带宽有限。普通家庭宽带一般只有100Mbps左右，企业专线可能高一些，但也很难突破1Gbps。而每个HTTP请求平均大小在1KB~5KB之间，假设每个请求2KB，那么1万人同时发起请求，理论峰值流量就是 10000 × 2KB = 20MB/s ≈ 160Mbps。这已经接近甚至超过了大多数本地网络的实际承载能力。一旦达到瓶颈，你的压测工具本身就会成为性能瓶颈，导致测出来的数据严重失真——你以为是后端服务扛不住，其实只是你自己发不出足够的请求。

其次，本地压测工具（如JMeter）本身也有资源限制。它需要消耗CPU、内存来生成请求线程和处理响应结果。当并发数超过几千时，JMeter所在机器的CPU很容易被打满，出现“压测客户端先挂了”的尴尬局面。而且JMeter默认采用单机模式，虽然支持分布式部署，但配置复杂，维护成本高，不适合快速验证。

最关键的一点是：真实的大模型服务部署一定是在云端。你在本地搭个Ollama或者FastAPI服务，跟生产环境的Kubernetes集群、负载均衡、自动扩缩容机制完全不同。本地测试的结果无法反映真实线上环境的性能表现，参考价值非常有限。

所以，要想获得可信的压力测试数据，就必须把整个链路都搬到云上：模型服务部署在云端GPU实例上，压测工具也运行在另一台或多台云端CPU实例上，两者通过内网通信，避免公网抖动干扰。这样才能真正模拟出万级QPS下的系统行为，得到准确的延迟、吞吐量和资源消耗数据。

1.2 如何选择合适的镜像和GPU资源

接下来我们要解决的问题是：该用哪个镜像？配什么样的GPU？

好消息是，CSDN星图平台已经为你准备好了开箱即用的“通义千问3-4B推理镜像”。这个镜像是专门针对Qwen系列模型优化过的，内置了vLLM推理框架，支持连续批处理（Continuous Batching）、PagedAttention等高级特性，能显著提升吞吐量、降低显存占用。相比原生HuggingFace Transformers方案，性能可提升3~5倍，特别适合高并发场景。

镜像名称通常类似qwen3-4b-vllm或qwen-3-4b-inference，版本号标注清晰，依赖项全部预装好，包括Python 3.10、PyTorch 2.3、CUDA 12.1、vLLM 0.4.2等。你不需要手动安装任何库，也不用担心版本冲突问题，省去了大量调试时间。

至于GPU选型，这里有个经验法则：对于4B参数量的模型，FP16精度下大约需要8GB显存用于模型权重加载，再加上KV Cache、中间激活值等开销，总共需要10~12GB显存才能稳定运行。因此推荐至少使用NVIDIA T4（16GB）或 A10G（24GB）这类中高端GPU。

如果你追求更高性能，可以选择A100（40GB/80GB）或H100，它们不仅显存更大，还支持FP8、Transformer Engine等加速技术，在高并发下优势明显。但从性价比角度看，T4和A10G已经足够应对大多数SaaS产品的初期压力测试需求。

举个例子：我在测试中使用一台A10G 24GB GPU 实例部署通义千问3-4B + vLLM，开启连续批处理后，单实例最高可达120 QPS（平均输出长度128 tokens），P99延迟控制在800ms以内。这意味着即使面对1万名活跃用户，只要做好横向扩展（比如部署10台实例+负载均衡），就能轻松应对。

⚠️ 注意：不要试图在显存不足的GPU上强行运行，否则会出现OOM（Out of Memory）错误，导致服务启动失败或频繁崩溃。建议始终保留至少20%的显存余量以应对突发流量。

1.3 一键部署通义千问服务

好了，理论讲得差不多了，现在动手操作。

登录CSDN星图平台后，在镜像广场搜索“通义千问”或“Qwen”，找到qwen3-4b-vllm镜像（确保版本号为3.x以上）。点击“一键部署”，进入配置页面。

你需要设置以下几个关键参数：

实例名称：比如qwen3-4b-stress-test
GPU类型：选择 A10G 或 T4（根据预算和性能需求）
实例数量：先选1台用于初步测试
持久化存储：勾选并分配至少20GB空间，用于保存日志和临时文件
开放端口：填写8000（vLLM默认API端口）
环境变量（可选）：
- MODEL_NAME=qwen/Qwen-3-4B-Instruct
- GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.9（允许使用90%显存）

确认无误后，点击“创建实例”，系统会在3~5分钟内自动完成容器拉取、服务启动和健康检查。部署成功后，你会看到一个公网IP地址和端口号，格式如http://<public-ip>:8000。

此时可以通过浏览器或curl命令测试服务是否正常：

curl http://<public-ip>:8000/v1/models

正常返回应包含模型信息：

{ "data": [ { "id": "qwen-3-4b-instruct", "object": "model", "owned_by": "local" } ] }

这说明服务已就绪，可以接收推理请求了。接下来就可以开始设计压测方案了。

2. 压力测试方案设计与实施

2.1 设计 realistic 的请求场景

很多人做压力测试时容易犯一个错误：只关注“能不能扛住”，却忽略了“用户怎么用”。结果测出来一堆数字，看起来很高大上，但跟实际业务脱节，指导意义不大。

正确的做法是基于真实用户行为设计压测场景。比如你的SaaS产品中，用户可能是通过聊天界面提问，每次输入一段文字（平均50~100字），期望在1秒内得到回复。这种交互属于典型的“短文本问答”模式。

我们可以定义一个标准请求模板：

{ "model": "qwen-3-4b-instruct", "messages": [ {"role": "user", "content": "请用通俗语言解释什么是光合作用？"} ], "max_tokens": 256, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9 }

其中：

max_tokens控制最大输出长度，设为256比较合理，既能保证回答完整性，又不会无限生成拖慢整体QPS。
temperature=0.7表示适度创造性，太低会死板，太高会胡说八道。
top_p=0.9启用核采样，过滤掉低概率词，提高输出质量。

为了更贴近现实，还可以加入一定的请求多样性。例如：

30% 请求为知识问答（如“牛顿三大定律是什么？”）
30% 请求为写作辅助（如“帮我写一封辞职信”）
20% 请求为代码生成（如“用Python写个冒泡排序”）
20% 请求为情感陪伴（如“我今天心情不好怎么办？”）

这样可以让KV Cache的复用率更接近真实情况，避免因输入高度相似而导致性能虚高。

另外，考虑到网络波动，建议在压测脚本中加入随机延时（如每秒发送请求数±10%浮动），防止形成“脉冲式”流量冲击，让测试结果更具代表性。

2.2 使用Locust搭建分布式压测集群

既然本地JMeter搞不定，那我们就换一个更现代、更适合云环境的工具——Locust。它是基于Python的开源负载测试工具，支持分布式架构，编写脚本简单，可视化界面友好，非常适合用来测试大模型API。

它的核心优势在于：用Python函数描述用户行为，天然支持异步IO，资源消耗低，单机可轻松模拟数千并发。

下面我们来部署一套完整的压测环境。

首先，在CSDN星图平台再启动一台CPU型实例（如4核8GB），用于运行Locust主控节点（Master）。操作系统建议选Ubuntu 20.04或CentOS 7，镜像可选用通用Python开发环境。

连接到该实例后，安装Locust：

pip install locust --upgrade

然后创建一个压测脚本stress_test.py：

import json import random from locust import HttpUser, task, between class QwenUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) # 模拟用户思考时间，间隔1~3秒 @task def chat_completion(self): prompts = [ "请解释量子纠缠的基本原理", "帮我写一首关于春天的五言绝句", "Python中如何读取CSV文件并统计某列均值？", "最近工作压力很大，有什么缓解方法？" ] payload = { "model": "qwen-3-4b-instruct", "messages": [ {"role": "user", "content": random.choice(prompts)} ], "max_tokens": 256, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9 } headers = {"Content-Type": "application/json"} with self.client.post("/v1/chat/completions", json=payload, headers=headers, timeout=30) as response: if response.status_code != 200: print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

这个脚本定义了一个虚拟用户行为：每隔1~3秒随机选择一个问题发送给大模型API，并记录响应状态。

接着启动Locust Master节点：

locust -f stress_test.py --master --host http://<qwen-public-ip>:8000

记住这台机器的公网IP，后面Worker节点要用。

然后再启动2~3台相同配置的CPU实例作为Worker节点。每台执行：

locust -f stress_test.py --worker --master-host=<master-public-ip>

这样就组成了一个分布式压测集群。Master负责汇总数据并提供Web界面（默认端口8089），Workers负责实际发起请求。

打开浏览器访问http://<master-ip>:8089，你会看到一个简洁的控制面板。在这里可以设置：

用户总数（Total users to simulate）
每秒新增用户数（Spawn rate）

比如你想测试1万人并发，可以设置：

Number of users: 10000
Spawn rate: 100 users/sec

点击“Start swarming”，Locust会逐步增加并发量，直到达到目标值。整个过程平滑可控，不会造成瞬时冲击。

2.3 监控关键性能指标

压测过程中，光看QPS还不够，必须结合多个维度的数据综合判断系统健康状况。

（1）API层面指标

在Locust Web界面中重点关注以下三项：

指标	正常范围	异常预警
Requests/s (QPS)	≥ 80（单A10G实例）	< 50 可能存在性能瓶颈
Median Response Time	≤ 600ms	> 1000ms 用户体验明显下降
99%ile Response Time (P99)	≤ 900ms	> 1500ms 需优化

此外还要观察失败率（Failure Rate），理想情况下应为0%。如果有报错，常见原因包括：

503 Service Unavailable：后端服务过载或未启动
429 Too Many Requests：触发限流（本例中不应出现）
Read timed out：响应超时，说明处理太慢

（2）GPU资源监控

回到通义千问服务所在的GPU实例，使用nvidia-smi查看实时资源占用：

watch -n 1 nvidia-smi

重点关注：

GPU-Util：持续高于95%说明计算饱和，可能成为瓶颈
Memory-Usage：接近显存上限（如22/24GB）有OOM风险
Power Draw：是否触及TDP上限，影响长期稳定性

更详细的vLLM内部指标可通过其Prometheus接口获取（默认/metrics路由）：

curl http://localhost:8000/metrics | grep vllm

关键指标包括：

vllm:num_requests_waiting：排队中的请求数，>10表示处理不过来
vllm:e2e_request_latency_seconds：端到端延迟分布
vllm:gpu_cache_usage：KV Cache显存占用率，>80%需警惕

（3）系统级监控

使用htop观察CPU和内存：

htop

vLLM虽然是GPU密集型应用，但仍需一定CPU资源进行请求调度、序列管理等。若发现CPU长期>70%，可能影响批处理效率。

网络方面可用iftop查看带宽占用：

sudo iftop -i eth0

高并发下网络吞吐可达数百Mbps，确保实例带宽不限速。

3. 性能分析与扩容策略

3.1 单实例性能瓶颈分析

经过一轮完整的压力测试（从0到1万用户渐进加压），你会发现系统性能并不会线性增长。通常会出现以下几个阶段：

线性上升区（0~3000并发）：QPS随用户数增加而稳步提升，延迟稳定在500ms左右，GPU利用率从30%爬升至80%。这是最理想的运行区间。
增速放缓区（3000~7000并发）：QPS增长变慢，P99延迟开始抬升至800~1200ms，GPU利用率持续>90%，说明计算资源趋于饱和。此时新请求需要排队等待批处理窗口，导致尾延迟升高。
平台震荡区（7000~10000并发）：QPS基本不再增长，维持在某个峰值（如110 QPS），但P99延迟剧烈波动（1000~2000ms），失败率偶尔跳升。这是因为批处理队列积压严重，部分请求超时被丢弃。

这说明单台A10G实例的极限承载能力约为7000活跃用户，对应约110 QPS的稳定吞吐。超过这个阈值后，继续增加负载只会恶化用户体验，无法带来实际收益。

那么瓶颈到底在哪？我们来做个归因分析：

显存带宽：4B模型FP16权重约8GB，每次前向传播需多次访存。A10G的显存带宽为600GB/s，基本能满足需求。
计算能力：A10G的FP16 Tensor Core算力约30 TFLOPS，处理4B模型单次推理约需5ms计算时间，理论上可支持200 QPS。但由于KV Cache增长、批处理调度开销等因素，实际达不到理论值。
CPU-GPU协同：vLLM的调度逻辑运行在CPU上，当并发极高时，CPU可能成为瓶颈。测试中发现当CPU使用率>75%时，批处理效率下降明显。

结论是：主要瓶颈在GPU计算能力和CPU-GPU协同效率，而非显存容量。

3.2 横向扩展与负载均衡方案

既然单实例有上限，那就只能走横向扩展路线——多部署几台服务实例，前面加个负载均衡器统一对外提供服务。

这正是云平台的优势所在：你可以快速复制出N个相同的GPU实例，组成一个推理集群。

具体操作步骤如下：

在CSDN星图平台将已部署的qwen3-4b-stress-test实例制作成自定义镜像，确保所有配置一致。
基于该镜像批量创建新实例，数量根据预期负载决定。例如：
- 目标总QPS：500
- 单实例安全QPS：100
- 所需实例数：5台
为每台实例绑定独立公网IP或内网IP。
创建一台负载均衡实例（可使用Nginx或HAProxy镜像），配置反向代理规则：

upstream qwen_backend { server <instance1-ip>:8000; server <instance2-ip>:8000; server <instance3-ip>:8000; server <instance4-ip>:8000; server <instance5-ip>:8000; } server { listen 80; location / { proxy_pass http://qwen_backend; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } }

将最终的压测目标地址改为负载均衡器的IP。

这样一来，外部请求会被均匀分发到5台后端实例，理论上可将总吞吐量提升至500 QPS，支持5万以上活跃用户。

💡 提示：为了进一步提高资源利用率，可以启用自动扩缩容策略。例如设定规则：当平均GPU利用率>85%持续5分钟，则自动增加1台实例；低于60%则减少1台。CSDN星图平台支持通过API实现此类自动化运维。

3.3 成本估算与优化建议

最后我们来算一笔经济账。

假设：

A10G GPU实例单价：3元/小时
CPU压测实例单价：0.5元/小时
测试持续时间：2小时（含部署、调试、正式压测）

资源消耗：

1台GPU服务实例 × 2h × 3元 = 6元
3台CPU压测Worker × 2h × 0.5元 = 3元
1台CPU Master × 2h × 0.5元 = 1元
合计：10元

如果是5实例集群压测：

5台GPU × 2h × 3元 = 30元
其他不变
合计：34元

也就是说，一次完整的万人并发压力测试，成本最低只需10元左右，最高也不到40元。相比采购专用测试设备或长期租用闲置GPU，这种方式灵活得多，真正做到“按需使用、用完即删”。

几点优化建议帮你进一步省钱：

错峰测试：选择平台资源空闲时段（如凌晨）进行测试，有时会有折扣。
精简测试时长：不必长时间满载运行，采集关键拐点数据即可。
复用实例：测试结束后暂不删除，可用于后续迭代验证，避免重复部署。
关闭非必要服务：如不需要持久化存储，可临时关闭以降低成本。

4. 常见问题与最佳实践

4.1 压测中常见的异常及应对方法

在实际操作中，你可能会遇到各种意料之外的问题。下面列出几个高频故障及其解决方案。

问题1：压测刚开始就大量超时

现象：QPS很低，P99延迟迅速飙到30秒，大量请求失败。

原因：通常是服务刚启动，模型还在加载中，健康检查未通过，但压测已开始。

解决：在压测脚本中加入预热环节，先发送少量探测请求，确认服务就绪后再正式加压。

def on_start(self): # 发送探测请求，直到成功 while True: try: resp = self.client.get("/v1/models", timeout=5) if resp.status_code == 200: break except: pass time.sleep(1)

问题2：GPU显存溢出（OOM）

现象：服务进程突然退出，日志显示CUDA out of memory。

原因：并发过高导致KV Cache占用过多显存，超出物理限制。

解决：

降低max_tokens输出长度
减少连续批处理的最大请求数（vLLM中设置--max-num-seqs=64）
升级到更大显存的GPU（如A100）

问题3：QPS上不去，CPU占用却很高

现象：GPU利用率仅60%，但QPS停滞不前，CPU跑满。

原因：vLLM调度器压力过大，无法高效组织批处理。

解决：

升级CPU配置（至少8核）
减少--max-model-len模型最大长度
使用更高效的tokenizer实现（如rust-tokenizers）

问题4：网络连接被重置

现象：偶发Connection reset by peer错误。

原因：可能是服务端主动关闭了空闲连接。

解决：在压测脚本中启用HTTP Keep-Alive，复用TCP连接。

def on_start(self): self.client.headers.update({"Connection": "keep-alive"})

4.2 提升吞吐量的五个实用技巧

除了换更强的硬件，还有很多软件层面的优化手段可以提升性能。

技巧1：启用PagedAttention

vLLM的核心创新之一。它将KV Cache按页管理，允许多个序列共享显存块，显著降低碎片率。确保启动时开启：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model qwen/Qwen-3-4B-Instruct \ --enable-paged-attention

技巧2：调整批处理参数

合理设置批处理窗口大小，平衡延迟与吞吐：

--max-num-batched-tokens=4096 # 单批最多token数 --max-num-seqs=128 # 单批最多请求数

数值太大增加延迟，太小降低吞吐，建议根据平均输入长度调整。

技巧3：使用半精度推理

默认已是FP16，但如果显存紧张，可尝试BF16（需硬件支持）或INT8量化：

--dtype bfloat16 # 或 --quantization awq # 需提前量化模型

技巧4：限制最大上下文长度

越长的上下文消耗越多显存。如果业务允许，限制为4096或8192：

--max-model-len 8192

技巧5：启用请求优先级

对实时性要求高的请求赋予更高优先级，避免被长文本阻塞：

# 在API请求中添加 "priority": "high"

vLLM支持抢占式调度，能有效改善尾延迟。

4.3 上线前必须做的三件事

完成压力测试后，别急着庆祝，还有三件关键事情要做：

制定熔断与降级策略
当系统负载超过安全阈值时，要有应急预案。例如：
- 自动拒绝新请求，返回“服务繁忙，请稍后再试”
- 切换到轻量模型（如Qwen-1.8B）维持基本服务
- 启用缓存，对高频问题返回预生成答案
建立监控告警体系
对GPU利用率、P99延迟、错误率等关键指标设置阈值告警，第一时间发现问题。可以集成Prometheus + Grafana实现可视化监控。
准备扩容预案
明确不同负载等级下的实例数量配置。例如：
- 日常流量：3台A10G
- 大促活动：自动扩容至10台
- 极端情况：切换备用区域实例

这些措施看似繁琐，但在关键时刻能救你一命。

总结

本地压测无法满足万人并发需求，必须借助云端GPU资源实现真实性能评估。
使用CSDN星图平台的通义千问3-4B + vLLM镜像，可快速部署高性能推理服务，单实例轻松支撑百QPS级别吞吐。
结合Locust构建分布式压测集群，能精准模拟从百人到万人的流量增长，获取可靠的性能数据。
通过横向扩展+负载均衡方案，可线性提升系统容量，且整体测试成本可控，实测一次完整压测不到40元。
掌握常见问题排查方法和性能优化技巧，能让你在产品上线前做到心中有数，从容应对各种挑战。

现在就可以试试这套方案，让你的SaaS产品在正式发布前，先经历一场真正的“压力洗礼”。实测很稳，放心上线！

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通义千问3-4B压力测试：云端万人并发，成本可控

1. 环境准备与镜像部署

1.1 为什么必须上云做压力测试？

1.2 如何选择合适的镜像和GPU资源

1.3 一键部署通义千问服务

2. 压力测试方案设计与实施

2.1 设计 realistic 的请求场景

2.2 使用Locust搭建分布式压测集群

2.3 监控关键性能指标

（1）API层面指标

（2）GPU资源监控

（3）系统级监控

3. 性能分析与扩容策略

3.1 单实例性能瓶颈分析

3.2 横向扩展与负载均衡方案

3.3 成本估算与优化建议

4. 常见问题与最佳实践

4.1 压测中常见的异常及应对方法

4.2 提升吞吐量的五个实用技巧

4.3 上线前必须做的三件事

总结

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1.1 为什么必须上云做压力测试？

1.2 如何选择合适的镜像和GPU资源

1.3 一键部署通义千问服务

2. 压力测试方案设计与实施

2.1 设计 realistic 的请求场景

2.2 使用Locust搭建分布式压测集群

2.3 监控关键性能指标

（1）API层面指标

（2）GPU资源监控

（3）系统级监控

3. 性能分析与扩容策略

3.1 单实例性能瓶颈分析

3.2 横向扩展与负载均衡方案

3.3 成本估算与优化建议

4. 常见问题与最佳实践

4.1 压测中常见的异常及应对方法

4.2 提升吞吐量的五个实用技巧

4.3 上线前必须做的三件事

总结

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