OpenClaw压力测试报告：千问3.5-9B持续任务稳定性分析

1. 测试背景与目标

上周在本地部署了OpenClaw对接千问3.5-9B模型后，我决定做个长周期压力测试。起因很简单——当我尝试用OpenClaw自动处理200多份PDF文档时，系统在第17个小时突然崩溃，所有进度清零。这让我意识到：个人助手工具也需要像生产系统一样关注稳定性。

本次测试聚焦四个核心问题：

• 长时间运行是否存在内存泄漏？
• 不同类型任务的Token消耗规律是什么？
• 错误率会随时间推移而上升吗？
• 性能衰减到什么程度需要人工干预？

测试环境为MacBook Pro M1 Pro/32GB内存，OpenClaw v0.8.3通过openai-completions协议对接本地千问3.5-9B模型（8bit量化版）。所有数据均来自实际72小时连续测试。

2. 测试方案设计

2.1 任务组合策略

我设计了三种典型负载场景：

• 轻负载：每小时执行1次文件整理（约50个文件分类）
• 中负载：每20分钟触发1次网页信息抓取+摘要生成
• 重负载：连续执行文档批量转换（PDF→Markdown）

每种场景运行24小时，通过openclaw gateway --metrics接口采集数据。为避免干扰，测试期间关闭了所有非必要进程。

2.2 监控指标体系

在~/.openclaw/openclaw.json中启用高级监控：

{
  "monitoring": {
    "enable": true,
    "interval": 300,
    "metrics": ["memory", "token", "error", "duration"]
  }
}

关键监控项包括：

• 内存占用：通过ps aux和OpenClaw内置统计双重验证
• Token消耗：记录每个任务的输入/输出Token数
• 错误类型：区分模型推理错误与环境错误
• 任务耗时：从指令下发到最终完成的端到端延迟

3. 关键测试结果

3.1 内存泄漏检测

在轻负载场景下，OpenClaw进程内存占用稳定在1.2GB±0.1GB。但当切换到重负载时，出现了明显的内存增长曲线：

06:00  1.8GB
12:00  2.4GB 
18:00  3.1GB
24:00  3.9GB

通过heapdump分析发现，主要增长来自未释放的对话历史缓存。解决方法是在配置中增加：

{
  "memory": {
    "maxHistory": 20,
    "gcInterval": 3600
  }
}

调整后24小时内存波动范围缩小到2.0GB±0.3GB。

3.2 Token消耗统计

测试中观察到几个反直觉现象：

1. 文件操作类任务的Token消耗与文件数量不成正比。处理50个文件平均消耗1800Token，而处理200个文件仅需约3500Token
2. 网页抓取任务的Token开销波动最大，取决于页面结构复杂度。简单页面约800Token/次，含多级菜单的页面可能突破5000Token
3. 长文档转换存在明显的"分段阈值"。当单篇PDF超过15页时，Token消耗会呈现指数级增长（如下图）：

页数  Token消耗
5     4200
10    6800 
15    10500
20    21800

建议对超过10页的文档先做人工拆分。

3.3 错误率监控

错误类型分布显示：

• 78%的错误发生在模型响应阶段（输出格式不符、中断生成等）
• 15%来自环境问题（文件权限、网络波动）
• 7%是OpenClaw自身的指令解析错误

值得注意的是，错误率与运行时长无明显相关性。但连续工作12小时后，相同任务的执行耗时平均增加23%，这提示可能存在未被捕获的性能衰减。

4. 稳定性优化建议

根据测试结果，我总结出以下实用建议：

配置层面：

• 在openclaw.json中设置"maxContinuousHours": 8，让系统定期重启
• 对耗时任务启用检查点功能：

  {
    "tasks": {
      "enableCheckpoint": true,
      "checkpointInterval": 1800
    }
  }
  

任务设计层面：

• 将长文档处理拆分为多个小于10页的子任务
• 为网页抓取任务设置maxTokenLimit: 3000避免意外消耗
• 对关键操作添加人工确认步骤：

  openclaw skills add confirmation-step
  

监控层面：

• 定期执行openclaw doctor --deep检查系统状态
• 使用clawhub install resource-monitor安装资源监控插件
• 设置飞书/邮件告警：

  {
    "alerts": {
      "memory": ">80%",
      "error": ">5/1h"
    }
  }
  

5. 个人使用心得

经过这次压力测试，我的最大收获是：不要过度信任自动化工具的无故障运行。现在我会为所有长期任务添加"双保险"：

1. 每天早晚各检查一次OpenClaw的运行状态
2. 重要任务开始时手动记录初始状态
3. 使用nohup配合日志重定向：

   nohup openclaw task start --name pdf-convert > convert.log 2>&1 &
   

最让我意外的是千问3.5-9B在长文本处理中的表现。当文档结构清晰时，即使连续工作20小时，其转换准确率仍能保持在90%以上。但在处理扫描版PDF时，错误率会骤增至40%，这说明输入质量对稳定性影响极大。

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