OpenClaw压力测试：千问3.5-9B持续运行24小时稳定性

1. 为什么需要压力测试？

上周我在本地部署了OpenClaw+千问3.5-9B组合，想用它自动处理一些日常文档整理工作。最初几小时运行很顺畅，但第二天早上发现系统卡死了——这让我意识到：个人AI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：

• 夜间持续监控特定网页更新
• 定时批量处理收到的邮件附件
• 周期性生成日报/周报数据

这些场景都要求系统能稳定运行12小时以上。为此我设计了一个24小时压力测试方案，重点观察三个指标：

1. 内存占用变化（检查内存泄漏）
2. 任务响应时间波动
3. 错误率随时间变化

2. 测试环境搭建

2.1 硬件配置

• 主机：MacBook Pro M1 Pro 32GB
• 系统：macOS Sonoma 14.5
• 虚拟化：Docker Desktop 4.26

2.2 软件版本

# 关键组件版本
openclaw --version  # v0.8.3
docker inspect qwen3.5-9b | grep Image  # registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qwen3/qwen:3.5-9b

2.3 测试任务设计

为避免测试过于理论化，我模拟了真实办公场景：

1. 文件处理：每10分钟自动整理~/Downloads文件夹（分类/重命名）
2. 网络操作：每小时抓取指定RSS源最新内容并保存为Markdown
3. 内容生成：每2小时用最新收集的数据生成工作报告草稿

所有任务通过OpenClaw的REST API触发，使用hey工具模拟间隔请求：

hey -n 144 -c 1 -m POST -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"task":"file_clean"}' http://localhost:18789/api/v1/tasks

3. 关键监控指标

3.1 内存占用曲线

使用docker stats记录容器内存数据：

时间区间	千问3.5-9B内存占用	OpenClaw内存占用
0-4h	12.3GB ±0.2GB	1.1GB ±0.05GB
4-8h	12.7GB (+3.2%)	1.4GB (+27%)
8-12h	13.1GB (+6.5%)	1.9GB (+72%)
12-16h	13.0GB (+5.7%)	2.1GB (+90%)
16-20h	13.2GB (+7.3%)	2.0GB (+81%)
20-24h	13.3GB (+8.1%)	2.2GB (+100%)

发现：

• 大模型内存占用稳定（<10%波动）
• OpenClaw内存持续增长，24小时翻倍（典型内存泄漏特征）

3.2 任务响应时间

通过Prometheus记录API延迟：

![响应时间趋势图]

• 文件处理任务：平均延迟从320ms升至580ms
• 内容生成任务：平均延迟从4.2s升至7.8s
• 网络操作任务：保持1.2s±0.3s稳定

3.3 错误类型统计

24小时共触发864次任务，失败53次（6.13%错误率）：

• 内存不足错误：27次（集中在18小时后）
• 模型超时：15次（内容生成任务）
• 网络异常：11次（与本地网络波动相关）

4. 稳定性优化实践

基于测试结果，我实施了以下改进：

4.1 内存泄漏应对

在OpenClaw配置中增加定期重启策略：

// ~/.openclaw/openclaw.json
{
  "system": {
    "healthCheck": {
      "memoryLimitMB": 1800,
      "restartPolicy": "exponentialBackoff" 
    }
  }
}

修改后内存稳定在1.2-1.5GB范围。

4.2 模型超时优化

针对内容生成任务：

1. 在任务定义中增加超时设置：

# tasks/generate_report.yaml
timeout: 300s  # 原默认60s
chunk_size: 2000  # 分块处理长文本

2. 改用流式响应避免单次大输出：

curl -N http://localhost:18789/api/v1/chat/completions

4.3 错误恢复机制

为关键任务添加自动重试逻辑：

# 示例：带重试的任务提交
from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def submit_task(task_name):
    response = requests.post(API_ENDPOINT, json={"task": task_name})
    response.raise_for_status()
    return response.json()

5. 个人项目建议

经过这次压力测试，我总结出几点适用于个人项目的经验：

硬件选择：

• 对于持续运行的OpenClaw+千问3.5-9B组合，建议：
  • 最低配置：16GB内存 + 4核CPU
  • 推荐配置：32GB内存 + 8核CPU（应对内存波动）

监控必备： 即使只是个人使用，也应部署基础监控：

# 简易监控方案
docker run -d -p 9090:9090 -v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

任务设计原则：

• 长时间运行的任务要避免单一操作过大（如处理超长PDF）
• 优先采用"分块处理+中间存储"模式
• 为每个任务设置合理的超时时间

这次测试让我意识到：个人AI助手也需要像生产系统一样认真对待稳定性问题。现在我的OpenClaw已经能稳定运行一周不重启，处理错误率降至1.2%。希望这些实践经验对正在搭建个人自动化系统的你有帮助。

---

获取更多AI镜像

想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。