OpenClaw压力测试：ollama-QwQ-32B持续运行72小时稳定性报告

1. 为什么需要压力测试？

上周我在本地部署了OpenClaw+ollama-QwQ-32B组合，想用它自动处理每日的技术文档整理工作。最初几小时运行良好，但第二天早上发现系统卡死，所有任务中断。这让我意识到——个人助手也需要稳定性验证。

与短期测试不同，真实场景中的自动化任务往往需要长时间运行。比如我的文档整理需求：

• 每天凌晨2点自动抓取最新技术文章
• 上午9点生成摘要报告
• 不定时响应我的临时查询指令

这种7×24小时的服务连续性，正是本次测试想验证的核心问题。通过72小时持续负载，主要观察三个关键指标：

1. 内存占用是否会持续增长导致溢出
2. 模型响应延迟是否随时间恶化
3. 系统自动恢复机制的有效性

2. 测试环境搭建要点

2.1 硬件配置选择

我的测试机是一台MacBook Pro M1 Pro（32GB内存），这个配置代表个人开发者常见的中端设备。关键配置如下：

# 查看系统资源基准
sysctl -n hw.memsize        # 34359738368 (32GB)
sysctl -n hw.ncpu           # 10核

选择ollama-QwQ-32B镜像时特别注意了显存需求。虽然M1芯片统一内存架构能动态分配，但通过vmmap观察发现，模型加载后常驻内存约18GB，这为后续内存测试提供了基准线。

2.2 OpenClaw的特殊配置

在~/.openclaw/openclaw.json中做了针对性调整：

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama-qwq": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "api": "openai-completions",
        "models": [{
          "id": "QwQ-32B",
          "maxTokens": 2048,
          "timeout": 60000
        }]
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "maxRetries": 3,
    "healthCheckInterval": 300
  }
}

重点修改了timeout和healthCheckInterval，前者避免长文本生成被意外中断，后者让系统每5分钟自检一次服务状态。

3. 测试方案设计

3.1 负载模拟策略

设计了三类任务交替执行，模拟真实使用场景：

1. 持续负载任务

   • 每30分钟触发一次技术文档摘要生成（约1500token）
   • 使用curl模拟定时任务：*/30 * * * * curl -X POST http://localhost:18789/api/run -d '{"task":"生成Rust并发编程指南摘要"}'

2. 峰值压力任务

   • 每天早晚高峰时段（9-10点/20-21点）密集发送10个连续请求
   • 包含代码生成、文本改写等不同任务类型

3. 异常恢复测试

   • 随机kill -9 ollama进程
   • 强制重启测试机网络服务

3.2 监控体系搭建

用简单的Shell脚本+Prometheus实现监控：

#!/bin/bash
# memory_monitor.sh
while true; do
  mem_usage=$(ps -p $(pgrep ollama) -o %mem | tail -n 1)
  echo "ollama_memory_usage $mem_usage" >> metrics.log
  sleep 60
done

配合Grafana搭建的看板监控以下指标：

• 内存占用百分比
• 单个请求平均响应时间
• 任务失败率
• 自动恢复次数

4. 关键测试结果

4.1 内存泄漏情况

下图是72小时内内存占用变化趋势：

[内存占用曲线图]
12h: 18.2GB → 24h: 19.1GB → 48h: 20.4GB → 72h: 21.7GB

虽然存在缓慢增长，但每日增长约1.5GB，远低于我最初担心的指数级增长。通过leaks工具检测发现，主要增长来自模型自身的缓存机制，而非真正的内存泄漏。

个人建议：对于32GB内存的设备，连续运行48小时后建议重启释放缓存。

4.2 响应延迟变化

测试期间共完成426次请求，延迟分布如下：

时间段	平均延迟(s)	P95延迟(s)
0-12h	2.4	3.8
12-24h	2.7	4.1
24-48h	3.2	5.6
48-72h	4.1	8.3

延迟恶化在48小时后变得明显，特别是处理长文本时（>1000token）的请求。通过lldb附加进程分析发现，主要瓶颈在模型自身的KV缓存管理。

4.3 自动恢复测试

模拟了三种异常场景：

1. 进程崩溃：kill -9后平均恢复时间27秒
2. 网络中断：断开WiFi后系统在5次重试（约150秒）后进入休眠状态
3. 资源耗尽：人为制造内存压力时，OpenClaw的gateway服务能主动暂停任务队列

特别值得注意的是，OpenClaw的healthCheckInterval配置对恢复很关键。当设置为300秒时，能及时检测到ollama服务中断；但测试发现若缩短到60秒以下，反而会因频繁健康检查加重负载。

5. 实践建议

基于测试数据，我的个人使用策略调整为：

1. 计划性重启：每天凌晨4点通过cronjob重启服务

   0 4 * * * pkill ollama && openclaw gateway restart
   

2. 资源监控：在~/.zshrc添加简易监控别名

   alias checkclaw="ps aux | grep -E 'ollama|openclaw' | grep -v grep"
   

3. 任务调度优化：避免在连续运行超过20小时后安排重要任务

对于不同硬件配置的用户，建议通过简单的24小时测试确定自己的安全阈值。我的同事在16GB内存的Mac mini上测试发现，12小时后就需要重启以避免交换内存导致的性能暴跌。

6. 发现的两个典型问题

6.1 模型缓存管理缺陷

当连续处理相似主题请求时，ollama-QwQ-32B的缓存命中率会显著提升，这本该提高性能。但实际监控发现，超过40小时后缓存效率开始下降，表现为：

• 相同请求的响应时间不降反升
• vmmap显示缓存区域碎片化严重

临时解决方案是在任务脚本开头添加缓存重置指令：

curl -X DELETE http://localhost:11434/api/clear_cache

6.2 OpenClaw的重试机制陷阱

默认配置下，OpenClaw会对失败任务进行3次重试。这在短期测试中表现良好，但在长时间运行场景下发现：

• 网络闪断导致的任务堆积可能引发雪崩
• 重试产生的额外负载会加剧系统不稳定

通过在openclaw.json中添加指数退避配置显著改善了这个问题：

"retryPolicy": {
  "strategy": "exponential",
  "initialDelay": 1000,
  "maxDelay": 10000
}

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