如何做压力测试？JMeter模拟并发请求SenseVoiceSmall

1. 引言：为什么需要对语音识别模型做压力测试？

你有没有遇到过这种情况：本地测试时，SenseVoiceSmall 模型响应飞快，上传个音频几秒就出结果，体验非常流畅。但一上线，多个用户同时使用，系统就开始卡顿，甚至直接崩溃？

这说明你的服务还没经过真正的“实战”考验。

本文要解决的就是这个问题——如何用 JMeter 对基于 Gradio 部署的 SenseVoiceSmall 多语言语音理解模型进行压力测试，模拟真实场景下的高并发请求，评估系统的稳定性、响应时间和吞吐能力。

我们不讲复杂的理论，只聚焦一件事：
👉手把手带你用 JMeter 发起并发请求，测试这个语音识别服务到底能扛住多少人同时用。

无论你是 AI 工程师、运维人员，还是想自己搭个语音识别小工具的开发者，这篇文章都能帮你提前发现性能瓶颈，避免上线后“翻车”。

2. 理解目标：我们要测的是什么？

在动手之前，先搞清楚我们的测试对象和目标。

2.1 被测系统简介

我们测试的是一个通过 Gradio 部署的SenseVoiceSmall 多语言语音理解模型服务，运行在 GPU 服务器上，具备以下特点：

支持中文、英文、日语、韩语、粤语语音识别
能检测情感（如开心、愤怒）和声音事件（如掌声、笑声）
提供 WebUI 界面，可通过 HTTP 接口上传音频并获取识别结果
服务监听端口6006，地址为http://<server_ip>:6006

虽然 Gradio 默认提供的是网页交互界面，但它底层依然是基于 HTTP 的 API 通信。这意味着我们可以绕过页面，直接向其后端发送请求，进行自动化压测。

2.2 压力测试的核心目标

目标	说明
✅ 验证并发处理能力	多个用户同时上传音频，系统能否正常响应？
✅ 测量平均响应时间	每次请求从发出到收到结果耗时多久？是否随并发增加而显著变长？
✅ 找出性能瓶颈	是网络、GPU、CPU 还是内存成了限制因素？
✅ 确定最大承载量	系统在不崩溃的前提下，最多能支持多少并发请求？

这些数据将帮助你判断：

是否需要升级硬件（比如换更强的 GPU）
是否需要加负载均衡或做服务拆分
用户体验是否会因延迟过高而变差

3. 准备工作：环境与工具配置

3.1 所需工具清单

JMeter：Apache 开源的压力测试工具，免费、功能强大、支持多协议。
Gradio 服务已部署并可访问
测试用音频文件：准备一段短音频（建议 5~10 秒），格式为.wav或.mp3
SSH 隧道或公网 IP：确保 JMeter 能访问到 Gradio 服务

⚠️ 注意：由于平台安全组限制，通常无法直接从本地访问服务器的 6006 端口。你需要通过 SSH 隧道转发端口，命令如下：
ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 -p [端口号] root@[SSH地址]
成功连接后，在浏览器中打开 http://127.0.0.1:6006 即可验证服务是否可达。

3.2 安装 JMeter（Windows/Mac/Linux）

前往官网下载最新版 JMeter：https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

解压后进入bin目录：

Windows：双击jmeter.bat
Mac/Linux：终端执行./jmeter

启动后你会看到 JMeter 主界面。

4. 分析 Gradio 接口行为

要想用 JMeter 模拟请求，必须知道它背后的通信机制。

4.1 Gradio 的 API 调用方式

Gradio 自动生成/api/predict接口用于程序调用。我们可以通过抓包或查看 Network 面板来分析请求结构。

以app_sensevoice.py为例，关键输入是：

音频文件（audio_input）
语言选择（lang_dropdown）

当点击“开始 AI 识别”时，前端会向/api/predict发送 POST 请求，Body 是 JSON 格式，包含两个参数：

{ "data": [ null, { "name": "test_audio.wav", "data": "data:audio/wav;base64,..." }, "auto" ] }

其中：

第一个元素对应audio_input（null 表示未上传前）
第二个是 base64 编码的音频数据
第三个是语言选项

4.2 构建正确的请求体

为了让 JMeter 正确发送请求，我们需要构造符合 Gradio 要求的 JSON 数据结构。

重点在于：音频必须以 base64 字符串形式嵌入 JSON 中，并携带正确的 MIME 类型头信息。

5. 使用 JMeter 模拟并发请求

5.1 创建测试计划

打开 JMeter，新建一个测试计划，命名为SenseVoice Stress Test。

依次添加以下组件：

1. 线程组（Thread Group）

右键测试计划 → 添加 → Threads (Users) → Thread Group

设置参数：

Number of Threads (users)：并发用户数，例如设为 10
Ramp-up period (seconds)：启动时间，建议设为 10，表示 10 秒内逐步启动所有线程
Loop Count：循环次数，设为 1 表示每个用户只发一次请求

2. HTTP 请求默认值（可选）

右键线程组 → 添加 → Config Element → HTTP Request Defaults

填写服务器名称或 IP 和端口：

Server Name or IP:127.0.0.1
Port Number:6006

这样后续所有请求都默认使用该地址。

3. HTTP 请求取样器

右键线程组 → 添加 → Sampler → HTTP Request

配置如下：

Name:Call SenseVoice API
Protocol:http
Method:POST
Path:/api/predict
Send Files With the Request：不勾选（因为我们用 base64 内联音频）

在Body Data标签页中，粘贴以下 JSON 内容（需替换 base64 数据）：

{ "data": [ null, { "name": "test_audio.wav", "data": "data:audio/wav;base64,UklGRiQAAABXQVZFZm10IBAAAAABAAEARKwAAIhYAQACABAAZGF0YUAAAAA=" }, "auto" ] }

📌注意：这里的data字段是你实际音频文件的 base64 编码内容。

你可以用 Python 快速生成：

import base64 with open("test_audio.wav", "rb") as f: wav_data = f.read() b64_str = base64.b64encode(wav_data).decode('utf-8') print(f"data:audio/wav;base64,{b64_str}")

复制输出结果，替换上面 JSON 中的 base64 部分即可。

4. 设置请求头

右键 HTTP 请求 → 添加 → Config Element → HTTP Header Manager

添加以下头部：

Name	Value
Content-Type	application/json

这是必须的，否则 Gradio 无法正确解析 JSON 请求。

6. 添加监听器观察结果

为了让测试结果可视化，我们需要添加几个监听器。

右键线程组 → 添加 → Listener，推荐添加：

6.1 查看结果树（View Results Tree）

可以查看每条请求的详细响应内容，包括状态码、返回 JSON、错误信息等。

⚠️ 注意：仅在调试阶段开启，正式压测时关闭，否则会影响性能。

6.2 聚合报告（Aggregate Report）

显示关键性能指标：

Sample：请求数
Average：平均响应时间（毫秒）
Min/Max：最短/最长响应时间
Error %：失败率
Throughput：吞吐量（请求/秒）

这是我们判断系统性能的核心依据。

6.3 用表格查看结果（View Results in Table）

以表格形式展示每次请求的耗时、成功与否，便于快速发现问题。

7. 执行压力测试并分析结果

7.1 开始测试

点击顶部绿色三角按钮 ▶️ 启动测试。

观察控制台输出和监听器数据。

7.2 典型测试场景设计

建议分阶段测试，逐步提高并发数：

并发数	目标
1~5	验证基本可用性，确认无报错
10	观察平均响应时间是否稳定
20	检查是否有超时或错误上升
50+	探测极限，看系统何时崩溃