OpenClaw压力测试报告：Qwen3.5-9B-AWQ-4bit持续运行24h数据

OpenClaw压力测试报告Qwen3.5-9B-AWQ-4bit持续运行24h数据1. 测试背景与目标上周在部署OpenClaw对接本地Qwen3.5-9B-AWQ-4bit模型后我决定做个极限测试让这个组合连续工作24小时看看在长时间任务压力下会出现哪些问题。作为个人自动化助手稳定性直接决定了它能否真正融入日常工作流——没人希望半夜收到任务失败的飞书提醒。测试环境是一台闲置的MacBook ProM1 Pro芯片/32GB内存通过Docker运行Qwen3.5-9B-AWQ-4bit镜像OpenClaw采用官方推荐的一键脚本安装。测试任务模拟了真实办公场景中的三种典型负载高频短任务每分钟触发一次文件整理约50token中频复合任务每小时执行邮件摘要生成约300token低频长任务每6小时运行一次技术文档重构约1500token2. 监控方案设计为了获取可靠数据我搭建了双层监控体系2.1 系统层监控使用prometheusgrafana组合采集容器内存/CPU占用率通过cAdvisor模型推理延迟自定义http_request_duration_seconds指标OpenClaw网关的TCP连接数2.2 业务层监控通过修改OpenClaw日志配置实现# 在~/.openclaw/logging.json增加 { level: debug, format: json, file: { path: /tmp/openclaw_metrics.log, rotation: 100MB } }用jq工具实时分析日志中的关键字段tail -f /tmp/openclaw_metrics.log | jq -c select(.msgtask_completed) | {ts:.time, duration:.duration, task_type:.extra.task_type}3. 关键性能数据3.1 资源占用曲线模型容器内存使用呈现明显的阶梯式增长特征初始占用4.2GB加载AWQ量化模型6小时后稳定在5.8GB左右18小时峰值达到7.3GB伴随SWAP使用这种增长主要来自Python进程的内存碎片问题。通过tracemalloc抓取的内存分配热力图显示transformers库的缓存管理占用了额外35%的内存空间。3.2 响应时间分布测试期间共完成1,467次任务调用平均延迟与任务类型强相关任务类型P50延迟P95延迟超时次数文件整理1.2s2.8s0邮件摘要6.7s9.1s2文档重构23.4s31.6s5值得注意的是在第18小时出现了明显的延迟毛刺最长达47秒此时系统监控显示SWAP活跃度骤增。3.3 异常事件分析共记录到14次异常任务占比0.95%主要分为三类模型推理超时7次集中在长文本处理任务OpenClaw动作丢失4次如截图保存后未触发后续分析系统资源竞争3次发生在同时运行Docker构建任务时通过日志回溯发现超时任务中有5次是模型返回了完整结果但OpenClaw的HTTP客户端因默认超时设置30s提前中断了连接。4. 稳定性优化方案基于测试数据我调整了生产环境的三个关键配置4.1 模型服务层面在docker-compose.yml中增加资源限制与健康检查services: qwen: deploy: resources: limits: memory: 8G healthcheck: test: [CMD, curl, -f, http://localhost:8080/health] interval: 30s timeout: 5s retries: 34.2 OpenClaw配置优化修改~/.openclaw/openclaw.json中的超时参数{ models: { requestTimeout: 60000, retryPolicy: { maxAttempts: 3, delay: 1000 } } }4.3 任务调度策略对于长耗时任务改用异步触发机制# 原同步调用方式 openclaw run --task 整理~/Downloads文件夹 # 改用异步队列 openclaw run --async --callback-url http://localhost:18789/callback --task 重构技术文档5. 实践建议经过这次压力测试我总结出几个适合个人用户的经验内存管理优先AWQ量化模型虽然节省显存但运行时的内存增长不容忽视。建议物理内存至少是模型显存占用的2倍。超时设置动态化在OpenClaw的pre-task阶段可以根据历史执行时间动态设置本次超时阈值避免固定值导致的误判。错峰执行策略将资源密集型任务如文档处理安排在系统空闲时段通过cron定时触发0 3 * * * openclaw run --task 每日数据库备份分析这套组合在实际办公环境中已稳定运行一周最直观的改善是凌晨任务失败率从12%降到了1%以下。不过要彻底解决内存累积问题可能还需要等待transformers库对量化模型的内存管理优化。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。