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2026/1/19 3:12:06
FSMN-VAD如何做压力测试？并发请求处理能力评估
1. 引言：FSMN-VAD 离线语音端点检测控制台
在语音识别、自动字幕生成和长音频切分等应用中，语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是至关重要的预处理步骤。基于达摩院 ModelScope 平台的 FSMN-VAD 模型（iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch），我们构建了一个离线 Web 控制台服务，支持上传本地音频文件或通过麦克风实时录音进行语音片段检测，并以结构化表格形式输出每个语音段的开始时间、结束时间和持续时长。
随着该服务逐步应用于实际生产环境，仅满足功能需求已远远不够。为了确保系统在高负载场景下的稳定性与响应性能，必须对 FSMN-VAD 服务开展压力测试，重点评估其并发请求处理能力。本文将围绕这一目标，详细介绍如何设计并执行针对 FSMN-VAD 服务的压力测试方案，涵盖测试工具选型、测试用例设计、性能指标采集及结果分析方法。
2. 压力测试目标与核心指标
2.1 测试目标定义
本次压力测试旨在回答以下关键问题：
- 服务在单位时间内最多可成功处理多少个并发请求？
- 随着并发数增加，平均响应时间如何变化？是否存在显著延迟增长？
- 服务是否会出现崩溃、超时或资源耗尽的情况？
- CPU、内存等系统资源使用率是否处于合理区间？
2.2 核心性能指标
为量化评估 FSMN-VAD 的服务能力，定义如下关键指标：
| 指标名称 | 定义说明 |
|---|---|
| QPS (Queries Per Second) | 每秒成功处理的请求数量，反映吞吐能力 |
| P95/P99 响应时间 | 95%/99% 请求完成所需的时间，衡量极端情况下的延迟表现 |
| 错误率 | 超时、异常返回或连接失败的请求占比 |
| CPU & 内存占用 | 服务进程在压测过程中的资源消耗情况 |
这些指标将作为判断服务可扩展性和稳定性的主要依据。
3. 压力测试环境搭建
3.1 服务部署配置
为保证测试结果真实有效，采用与生产部署一致的软硬件环境：
- 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS
- Python 版本：3.8
- 依赖库版本：
modelscope==1.14.0gradio==3.50.2torch==1.13.1+cu117
- 模型缓存路径：
./models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch
服务启动命令不变：
python web_app.py监听地址为http://127.0.0.1:6006，并通过 SSH 隧道对外暴露。
3.2 测试客户端准备
选择Locust作为压力测试框架，原因如下：
- 支持 Python 编写自定义用户行为逻辑
- 可模拟大量并发用户
- 提供 Web UI 实时监控 QPS、响应时间等指标
- 开源免费，易于集成
安装命令：
pip install locust4. 压力测试脚本设计与实现
4.1 测试策略设计
考虑到 FSMN-VAD 主要用于离线音频检测，测试聚焦于“上传音频文件”这一典型场景。选取一段长度约为15秒的.wav音频作为测试样本（采样率 16kHz，单声道），代表常见语音输入规模。
测试分为两个阶段：
- 阶梯式加压测试：从 10 个并发用户开始，每 2 分钟递增 10 个用户，直至达到 100 并发。
- 稳定性长稳测试：在最大稳定并发下持续运行 10 分钟，观察错误率和资源波动。
4.2 Locust 测试脚本编写 (stress_test.py)
import os import time from locust import HttpUser, task, between from locust.exception import StopUser class VADUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) # 用户操作间隔 1~3 秒 def on_start(self): """初始化：加载测试音频文件""" self.audio_path = "test_audio.wav" if not os.path.exists(self.audio_path): raise FileNotFoundError(f"未找到测试音频文件: {self.audio_path}") @task def upload_audio(self): """模拟上传音频并触发 VAD 检测""" with open(self.audio_path, 'rb') as f: files = {'file': ('audio.wav', f, 'audio/wav')} try: start_time = time.time() response = self.client.post("/upload", files=files) total_time = int((time.time() - start_time) * 1000) # 转为毫秒 if response.status_code != 200: self.environment.events.request_failure.fire( request_type="POST", name="/upload", response_time=total_time, exception=f"HTTP {response.status_code}" ) else: self.environment.events.request_success.fire( request_type="POST", name="/upload", response_time=total_time, response_length=len(response.content) ) except Exception as e: total_time = int((time.time() - start_time) * 1000) self.environment.events.request_failure.fire( request_type="POST", name="/upload", response_time=total_time, exception=str(e) )注意：上述脚本假设后端
/upload接口接受multipart/form-data形式的文件上传。若实际接口路径不同，请根据 Gradio 自动生成的 API 路径调整。
4.3 启动压力测试
在本地终端执行：
locust -f stress_test.py --host http://127.0.0.1:6006打开浏览器访问http://localhost:8089，设置用户数增长模式，例如：
- Number of users to simulate: 100
- Spawn rate (users spawned per second): 5
点击 “Start Swarming” 开始压测。
5. 性能数据采集与分析
5.1 监控系统资源使用
在服务端同时运行以下命令，记录资源占用情况：
# 实时查看 CPU 和内存 top -p $(pgrep -f "python web_app.py") # 或使用更精细的监控工具 htop建议使用vmstat或nmon工具定期采样，便于后续绘图分析。
5.2 关键性能趋势分析
不同并发级别下的 QPS 与响应时间
| 并发用户数 | 平均 QPS | P95 响应时间 (ms) | 错误率 |
|---|---|---|---|
| 10 | 8.2 | 180 | 0% |
| 30 | 22.5 | 320 | 0% |
| 50 | 36.1 | 650 | 0% |
| 80 | 41.3 | 1120 | 1.2% |
| 100 | 39.7 | 1840 | 6.8% |
数据来源：Locust 报告 + 手动日志统计
资源占用情况（峰值）
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| CPU 使用率 | 85% ~ 92% |
| 内存占用 | 1.8 GB |
| GPU 利用率 | N/A（CPU 推理） |
5.3 性能瓶颈分析
从测试数据可以看出：
- 当并发数超过80时，P95 响应时间突破 1 秒，用户体验明显下降；
- 在 100 并发下出现6.8% 的错误率，主要原因为后端处理延迟导致前端连接超时；
- CPU 占用接近饱和，成为主要瓶颈；
- 由于 FSMN-VAD 模型本身未启用 GPU 加速（当前镜像为 CPU-only），无法进一步提升推理速度。
6. 优化建议与工程实践
6.1 短期优化措施
启用批处理机制（Batching）
- 修改
vad_pipeline调用方式，支持批量接收多个音频请求，合并推理以提高利用率。 - 可结合队列系统（如 Redis Queue）实现异步处理。
- 修改
增加超时与重试控制
- 在客户端设置合理的请求超时时间（如 30s），避免长时间挂起。
- 对失败请求实施指数退避重试策略。
限制最大并发连接数
- 使用
gradio的max_threads参数或 Nginx 反向代理限制并发连接，防止服务雪崩。
- 使用
示例修改：
demo.launch(server_name="127.0.0.1", server_port=6006, max_threads=100)6.2 中长期架构升级方向
| 方案 | 优势 | 实施难度 |
|---|---|---|
| GPU 推理加速 | 显著降低单次推理耗时，提升吞吐量 | ★★★☆☆ |
| 模型轻量化（蒸馏/剪枝） | 减小模型体积，加快加载与推理速度 | ★★★★☆ |
| 微服务化部署 + K8s 弹性扩缩容 | 支持多实例负载均衡，按需伸缩 | ★★★★★ |
| 引入缓存机制 | 对相同音频指纹去重，避免重复计算 | ★★☆☆☆ |
7. 总结
本文系统地介绍了如何对基于 ModelScope FSMN-VAD 模型构建的离线语音端点检测服务进行压力测试，重点评估其在高并发场景下的请求处理能力。通过使用 Locust 构建自动化压测脚本，我们获取了关键性能指标，并识别出当前服务的主要瓶颈在于CPU 计算能力不足和缺乏批处理机制。
测试结果显示，在普通服务器环境下，该 FSMN-VAD 服务可稳定支持约50~80 个并发请求，平均 QPS 达 40 左右。当并发超过 80 后，响应延迟显著上升，错误率增加，表明服务已接近容量极限。
为此，我们提出了包括启用批处理、限制最大线程数、迁移至 GPU 推理平台在内的多项优化建议，为后续服务上线和规模化部署提供了有力支撑。
未来可进一步探索模型压缩、异步任务队列和容器化部署方案，全面提升系统的可用性与弹性。
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