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内存占用变化检查内存泄漏任务响应时间波动错误率随时间变化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 4.262.2 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:3.5-9b2.3 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文件处理每10分钟自动整理~/Downloads文件夹分类/重命名网络操作每小时抓取指定RSS源最新内容并保存为Markdown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/tasks3. 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0-4h12.3GB ±0.2GB1.1GB ±0.05GB4-8h12.7GB (3.2%)1.4GB (27%)8-12h13.1GB (6.5%)1.9GB (72%)12-16h13.0GB (5.7%)2.1GB (90%)16-20h13.2GB (7.3%)2.0GB (81%)20-24h13.3GB (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 # 分块处理长文本改用流式响应避免单次大输出curl -N http://localhost:18789/api/v1/chat/completions4.3 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(stopstop_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。