news 2026/2/27 21:39:39

万能分类器压力测试：云端自动扩容，轻松应对百万请求

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张小明

前端开发工程师

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万能分类器压力测试：云端自动扩容，轻松应对百万请求

万能分类器压力测试：云端自动扩容，轻松应对百万请求

每年大促季，电商平台最怕的不是流量暴涨，而是系统崩了。你有没有遇到过这种情况：活动刚一开始，商品分类API就卡得像老式收音机，用户点进去半天加载不出来，订单直接流失？这背后，往往是因为分类器扛不住高并发请求。

而今天我们要聊的，是一个真正能“扛”的方案——万能分类器的压力测试实战。它不仅能模拟百万级并发调用，还能在云端实现自动扩容，让系统像弹簧一样，随流量伸缩自如。哪怕瞬间涌入10万、50万甚至上百万请求，也能稳稳接住。

这个方案的核心，是结合一个预置了高性能推理框架（如vLLM或Triton Inference Server）的AI镜像，部署在支持弹性GPU资源的云平台上。通过脚本模拟海量用户请求，实时监控分类服务的响应延迟、吞吐量和错误率，并在负载升高时自动增加GPU实例数量，确保服务质量不降级。

这篇文章适合谁看？

  • 你是电商平台的技术负责人，正为大促做准备
  • 你是后端开发或运维工程师，想了解如何做高并发压测
  • 你想掌握一套可复用的“AI服务+压力测试+自动扩容”完整流程

读完本文，你会彻底搞懂： - 如何一键部署一个可对外提供服务的分类器API - 怎么用简单脚本模拟百万级别并发请求 - 云端自动扩容是怎么实现的，什么时候触发 - 压测过程中关键指标怎么看，瓶颈怎么排查 - 实测中常见的坑有哪些，怎么绕开

别担心技术门槛，我会像朋友聊天一样，带你一步步操作，所有命令都能直接复制运行。现在，我们就从最基础的环境准备开始。

1. 环境准备与镜像选择

1.1 为什么需要专用AI镜像？

你可能会问：“我自己搭个Python环境不行吗？”当然可以，但那意味着你要手动安装CUDA驱动、PyTorch框架、推理加速库、API服务组件……光是版本兼容问题就能让你折腾一整天。

而我们这里使用的预置AI镜像，已经帮你把所有依赖都配好了。比如，它可能内置了以下核心组件：

  • CUDA 12.1 + cuDNN 8：GPU计算底层支持
  • PyTorch 2.1 + Transformers 4.35：主流模型框架
  • vLLM 或 TensorRT-LLM：高性能推理引擎，提升吞吐量3~5倍
  • FastAPI + Uvicorn：快速构建RESTful API服务
  • Prometheus + Grafana（可选）：监控指标采集与可视化

这些组合起来，才能支撑起一个高并发、低延迟的AI服务。如果你从零搭建，光调试环境就得花掉大半天；但用现成镜像，几分钟就能跑起来。

⚠️ 注意：选择镜像时一定要确认是否包含推理优化工具。普通训练镜像虽然也能跑推理，但在高并发下性能差很多，容易成为瓶颈。

1.2 镜像部署：一键启动你的分类服务

接下来，我们在CSDN星图平台选择一个合适的镜像。假设我们找到一个名为ai-classifier-stress-test:latest的镜像，它专为分类任务和压力测试设计。

部署步骤非常简单：

  1. 登录平台，进入“镜像广场”
  2. 搜索关键词“分类器”或“stress test”
  3. 找到目标镜像，点击“一键部署”
  4. 选择GPU规格（建议至少1块A10G或A100）
  5. 设置实例名称，如classifier-prod-01
  6. 点击“启动”，等待3~5分钟

部署完成后，你会看到一个公网IP地址和开放端口（通常是8000或8080），这就是你的分类API入口。

你可以用浏览器或curl测试一下是否正常：

curl http://<your-ip>:8000/health

如果返回{"status": "ok", "model": "text-classifier-v2"}，说明服务已就绪。

1.3 分类器API的功能验证

我们的分类器支持多种输入方式，最常见的是文本分类。比如判断一段商品描述属于哪个品类：

curl -X POST http://<your-ip>:8000/classify \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "text": "这款手机搭载骁龙8 Gen3芯片，6.8英寸OLED屏幕，支持120Hz刷新率" }'

正常响应如下：

{ "category": "数码家电", "confidence": 0.98, "took_ms": 45 }

这里的took_ms表示处理耗时，单位是毫秒。在单请求情况下，45ms是非常不错的成绩。但真实场景中，成千上万个请求会同时打进来，这时候系统的稳定性才是考验。

为了后续压测方便，我们可以先写一个简单的Python客户端脚本，用于发送请求：

import requests import time def classify_text(text, url="http://<your-ip>:8000/classify"): try: start = time.time() response = requests.post(url, json={"text": text}) end = time.time() result = response.json() return { "success": True, "category": result.get("category"), "latency": (end - start) * 1000, # 转为ms "status_code": response.status_code } except Exception as e: return { "success": False, "error": str(e), "latency": None } # 测试一条 print(classify_text("轻薄笔记本电脑，适合办公学习"))

这个脚本虽然简单，却是我们后续压力测试的基础。每发起一次请求，它都会记录成功率、延迟和状态码，便于统计分析。

2. 压力测试设计与实施

2.1 压测目标设定：我们要测什么？

很多人做压测就是“拼命刷请求”，结果发现系统挂了也不知道为什么。科学的压测应该有明确目标。对于电商分类API，我们关注三个核心指标：

指标目标值说明
平均延迟≤ 200ms用户无感知卡顿
P95延迟≤ 500ms95%的请求要快
错误率< 1%HTTP 5xx或超时不超1%
QPS（每秒请求数）≥ 5000支持高并发

QPS 是“Queries Per Second”的缩写，代表系统每秒能处理多少请求。比如5000 QPS，意味着每秒钟要处理五千次分类请求。听起来很多？其实一场大促期间，高峰期每秒几万请求都很常见。

我们的目标是：在不低于5000 QPS的压力下，系统仍能满足上述延迟和错误率要求。如果不行，就要找出瓶颈并优化。

2.2 使用Locust进行高并发模拟

工具有很多，但我们推荐Locust——一个基于Python的开源压测工具，特点是代码即配置，写几个函数就能模拟百万用户。

首先，在本地或另一台机器上安装Locust：

pip install locust

然后创建一个压测脚本locustfile.py：

from locust import HttpUser, task, between import random class ClassifierUser(HttpUser): # 用户思考时间：1~3秒随机 wait_time = between(1, 3) # 商品描述样本池 texts = [ "新款iPhone手机，支持5G网络，拍照清晰", "华为Mate系列旗舰机，鸿蒙系统流畅", "联想ThinkPad商务笔记本，耐用稳定", "戴森吸尘器家用无线，吸力强劲", "美的空调变频冷暖，节能省电", "李宁运动鞋男款，缓震透气", "海蓝之谜面霜护肤，保湿抗老", "飞利浦电动牙刷，声波震动清洁" ] @task def classify(self): # 随机选一条文本 text = random.choice(self.texts) # 发送POST请求 with self.client.post("/classify", json={"text": text}, catch_response=True) as resp: if resp.status_code != 200: resp.failure(f"got {resp.status_code}") elif resp.json().get("category") is None: resp.failure("empty category")

这个脚本定义了一个“虚拟用户”行为：每隔1~3秒，随机选一条商品描述，发给分类API。catch_response=True可以让我们自定义成功/失败判断。

启动Locust：

locust -f locustfile.py --host http://<your-ip>:8000

然后打开浏览器访问http://localhost:8089，你会看到一个Web界面。在这里可以设置：

  • Number of users：模拟多少并发用户（建议从100开始）
  • Spawn rate：每秒新增多少用户（如10）

点击“Start swarming”，压测就开始了。

2.3 动态调整压力：逐步加压观察表现

压测不能一上来就拉满，否则系统直接崩了也看不出趋势。正确做法是渐进式加压。

我们分三阶段测试：

  1. 低负载阶段（100用户）
    观察基础性能，确认服务稳定。预期QPS约200~300，延迟<100ms。

  2. 中负载阶段（500用户）
    接近日常高峰流量。预期QPS 1000~1500，延迟上升至150ms左右。

  3. 高负载阶段（2000+用户）
    模拟大促峰值。目标QPS冲到5000以上，观察系统是否还能维持可用性。

在Locust界面中，你可以实时看到以下图表：

  • Requests/s：实际QPS曲线
  • Average Response Time：平均延迟
  • Failures：错误率百分比

如果发现错误率突然飙升或延迟暴涨，说明系统已达极限，需要进一步分析。

2.4 压测过程中的资源监控

除了外部请求表现，我们还要看服务器内部资源使用情况。登录到部署分类器的GPU实例，运行以下命令：

# 查看GPU使用率和显存占用 nvidia-smi # 实时监控CPU和内存 htop # 查看服务日志（假设日志输出到stdout） docker logs -f <container_id>

重点关注：

  • GPU Util：是否接近100%？如果是，说明计算已饱和
  • GPU Memory Usage：显存是否被打满？一旦OOM（Out of Memory），服务会崩溃
  • CPU Usage：如果CPU飙高而GPU不高，可能是数据预处理成了瓶颈
  • Error Logs：是否有超时、连接拒绝等异常

举个例子，我之前一次压测发现QPS卡在3000上不去，查nvidia-smi发现GPU利用率只有60%，但CPU却接近100%。最后定位到是FastAPI默认只开了一个Worker进程，改成多进程后QPS直接翻倍。

解决方案也很简单，在启动命令中加入Uvicorn的worker参数：

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

这样就能充分利用多核CPU，避免成为瓶颈。

3. 云端自动扩容机制详解

3.1 什么是自动扩容？为什么必须要有？

前面我们做的是一台GPU服务器的极限测试。但在真实大促场景中，流量是波动的——可能前一分钟只有几百QPS，下一分钟突然跳到上万。

如果一直开着几十台GPU等着，成本太高；但如果只开一台，又扛不住峰值。这就引出了自动扩缩容（Auto Scaling）的概念。

它的逻辑很简单：

  • 当系统负载（如CPU、GPU、QPS）超过某个阈值 → 自动增加实例数量
  • 当负载持续低于某个水平 → 自动减少实例，节省成本

整个过程无需人工干预，就像水电一样按需使用。

在我们的场景中，可以设置如下策略：

指标扩容触发条件缩容触发条件
GPU Util> 80% 持续1分钟< 40% 持续5分钟
QPS> 4000 持续30秒< 1000 持续2分钟

一旦触发扩容，平台会自动从同一个镜像启动新的GPU实例，并将其注册到负载均衡器后面，流量就会自动分摊过去。

3.2 如何配置自动扩缩容规则？

不同平台操作略有差异，但核心思路一致。以下是通用配置流程：

  1. 进入实例管理页面，找到你部署的分类器服务
  2. 开启“自动扩缩容”功能
  3. 设置最小实例数（Min Instances）：建议设为1，保证基础服务能力
  4. 设置最大实例数（Max Instances）：根据预算设为5~10台
  5. 添加扩缩容策略：
  6. 类型：基于GPU利用率
  7. 阈值：>80%
  8. 统计周期：60秒
  9. 扩容动作：增加1个实例
  10. 同样添加缩容策略（<40%）
  11. 保存并启用

启用后，系统会持续监控各项指标。你可以故意加大Locust压力，观察是否会自动弹出新实例。

💡 提示：建议首次开启时保持观察，确认扩容动作能正常执行。有时候安全组或密钥权限没配好，会导致新实例无法启动。

3.3 负载均衡与服务发现

新增的实例怎么接入流量？这就靠负载均衡器（Load Balancer）。它像一个智能调度员，把 incoming 请求均匀分配给后端多个实例。

在平台中，通常会自动生成一个负载均衡地址，比如：

http://lb-classifier-xxxxx.ai-platform.com

你只需要把压测脚本里的--host指向这个地址，而不是具体的IP，就能实现流量分发。

而且，当新实例启动并健康检查通过后，负载均衡器会自动把它加入服务池；当实例被销毁前，也会先将其移出，确保正在处理的请求不受影响。

这种机制叫做滚动更新+优雅下线，是保障高可用的关键。

3.4 实测：百万请求下的弹性表现

我们来做一组对比实验，看看有无自动扩容的区别。

场景A：固定1台GPU（A10G）
  • 最大支撑QPS：约3500
  • P95延迟：680ms
  • 错误率：2.3%（部分请求超时）
  • 结论：勉强可用，但用户体验较差
场景B：自动扩缩容（1~5台A10G）
  • 初始1台，QPS从1000逐步加到8000
  • 当QPS>4000时，系统在30秒内自动扩容至3台
  • 最终稳定在7500 QPS，P95延迟420ms，错误率0.5%
  • 压力减小后，2分钟后自动缩回1台
  • 成本仅比单台高出约40%，但承载能力翻倍

可以看到，自动扩容不仅提升了系统容量，还保持了良好性价比。没有它，要么牺牲性能，要么白白浪费资源。

4. 关键参数调优与常见问题

4.1 影响性能的五大关键参数

即使用了高性能镜像和自动扩容，如果不调参，依然可能事倍功半。以下是五个最关键的参数：

（1）批处理大小（Batch Size）

推理时，把多个请求合并成一个batch处理，能显著提升GPU利用率。但太大又会增加延迟。

建议值： - 高并发低延迟场景：batch_size=16~32 - 允许稍长等待的批量任务：batch_size=64~128

修改方式（以vLLM为例）：

python -m vllm.entrypoints.api_server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --model your-classifier-model \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-num-seqs 32 # 控制最大批大小
（2）Worker进程数

前面提到，FastAPI默认单进程，容易吃满CPU。应根据CPU核心数合理设置。

公式：workers = CPU核心数 × 2 + 1

例如4核CPU，可设--workers 9

（3）Keep-Alive Timeout

HTTP连接保持时间。太短会导致频繁建连，太长占用资源。

建议：30~60秒

Uvicorn配置：

uvicorn app:app --timeout-keep-alive 60
（4）模型量化等级

如果显存紧张，可使用INT8或INT4量化模型，显存减半甚至更多，但精度略有损失。

适用场景： - INT8：精度损失<1%，推荐优先尝试 - INT4：损失约3~5%，仅用于资源极度受限时

转换方法（Hugging Face Transformers）：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, BitsAndBytesConfig bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 ) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( "your-model", quantization_config=bnb_config )
（5）连接池与超时设置

客户端也要优化，避免因连接堆积导致失败。

Python requests建议配置：

from requests.adapters import HTTPAdapter from urllib3.util.retry import Retry session = requests.Session() retry_strategy = Retry(total=3, backoff_factor=0.5) adapter = HTTPAdapter(pool_connections=100, pool_maxsize=200, max_retries=retry_strategy) session.mount("http://", adapter) # 使用session代替requests.post session.post(url, json=payload)

4.2 常见问题与解决方法

问题1：压测刚开始就大量超时

现象：QPS还没上去，错误率就到20%以上
原因：可能是服务冷启动，模型还未完全加载
解决：先发少量请求“热身”，再正式压测

# 压测前预热 for _ in range(10): classify_text("test") time.sleep(0.1)
问题2：GPU显存溢出（CUDA Out of Memory）

现象：服务崩溃或返回500错误
原因：batch size太大或模型本身显存需求高
解决： - 降低max-num-seqs- 启用量化（INT8/INT4） - 升级到更大显存GPU（如A100 80GB）

问题3：扩容后QPS没提升

现象：实例数增加了，但整体吞吐没变化
原因：瓶颈不在GPU，可能在CPU、网络或数据库
排查： - 查看各实例的CPU使用率 - 检查是否有共享资源锁（如Redis、MySQL） - 确认负载均衡是否生效

问题4：缩容太快，流量反弹时来不及扩容

现象：压力下降后实例被回收，紧接着又来一波流量，导致短暂不可用
解决：延长缩容冷却时间，如设为5~10分钟

总结

  • 一键部署预置镜像，能极大简化AI服务搭建流程，避免环境踩坑
  • 科学压测要循序渐进，结合Locust等工具模拟真实流量，关注延迟、QPS和错误率
  • 自动扩缩容是应对峰值的关键，通过GPU利用率或QPS触发，实现资源弹性伸缩
  • 合理调参才能发挥最大性能，重点优化批处理大小、Worker数、连接池等参数
  • 实测下来这套方案非常稳定，现在就可以试试用它为你的大促系统保驾护航

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