OpenClaw压力测试：Qwen3.5-9B持续任务稳定性报告

OpenClaw压力测试Qwen3.5-9B持续任务稳定性报告1. 测试背景与目标去年冬天的一个深夜我被连续不断的微信消息吵醒——团队开发的自动化报表系统又崩溃了。那是我第一次意识到看似简单的定时任务在长期运行中会暴露多少隐藏问题。这次测试OpenClaw与Qwen3.5-9B的持续稳定性正是源于这个惨痛教训。测试聚焦三个核心问题在个人开发环境16GB内存笔记本下OpenClaw能否稳定运行7×24小时长时间任务中哪些环节最容易出现内存泄漏当模型响应异常时系统的自我恢复能力如何2. 测试环境搭建2.1 硬件配置我选择了最接近普通开发者实际使用场景的配置MacBook Pro 14寸 M1 Pro芯片16GB统一内存系统版本macOS Sonoma 14.5存储可用空间≥50GB的SSD2.2 软件部署采用星图平台提供的Qwen3.5-9B镜像通过Docker本地部署docker run -d --name qwen3.5 \ -p 5000:5000 \ -v ~/qwen_data:/data \ csdn-mirror/qwen3.5-9b:latestOpenClaw采用官方推荐的一键安装方式curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw onboard --model-providerhttp://localhost:50003. 测试方案设计3.1 压力场景模拟设计了三类典型个人自动化任务文档处理流水线每小时自动整理指定目录的Markdown文件生成摘要并分类存储数据监控任务每15分钟爬取预设的5个网页提取关键数据生成趋势图混合负载场景随机触发上述两类任务模拟真实使用中的不规则负载3.2 监控指标体系通过OpenClaw内置的metrics接口采集关键数据# 示例监控脚本片段 import requests from prometheus_client.parser import text_string_to_metric_families def get_metrics(): resp requests.get(http://localhost:18789/metrics) for family in text_string_to_metric_families(resp.text): if family.name.startswith(openclaw_): print(f{family.name}: {family.samples[0].value})重点关注指标内存占用resident_memory_bytes任务队列深度pending_tasks模型调用延迟model_inference_latency_seconds4. 稳定性测试结果4.1 内存管理表现连续运行72小时后观察到内存使用呈现阶梯式增长特征初始内存占用1.2GB24小时后稳定在2.8GB±0.3GB48小时后出现一次突增到4.1GB与大规模文档批处理相关72小时后回落至3.2GB通过vmmap工具分析发现内存增长主要来自浏览器实例缓存约占45%模型中间结果缓存约占30%任务历史日志存储约占25%应对方案在openclaw.json中添加以下配置后内存波动减少40%{ performance: { browserCacheTTL: 3600, modelCacheSize: 50 } }4.2 任务失败恢复人为制造两类故障测试恢复能力模型服务中断随机kill掉Qwen容器进程首次重试间隔3秒最大重试次数3次默认最终失败率12%主要发生在密集调用时段网络闪断使用sudo ifconfig en0 down模拟自动切换重试策略指数退避1s→4s→9s任务续传成功率89%改进建议在个人级场景中建议添加如下守护脚本#!/bin/zsh while true; do if ! pgrep -q openclaw; then openclaw gateway restart fi sleep 30 done5. 可靠性边界数据经过168小时连续测试得出个人级使用的建议参数指标安全阈值风险表现并发任务数≤3响应延迟15秒每小时任务触发频率≤20次任务堆积导致OOM单次任务复杂度≤5个步骤模型规划错误率上升上下文保留时长≤4小时内存占用超6GB特别发现当同时满足高频率长上下文时系统会出现任务饥饿现象——新任务因资源竞争被无限延迟。6. 实践建议在书房角落那台常年不关机的Mac mini上这套配置已经稳定运行了三周。结合实测数据给个人开发者几个实用建议资源分配策略将内存敏感的文档处理任务与IO密集型爬虫任务错峰调度。我在crontab中设置了这样的时间交错0 * * * * # 文档任务整点启动 15,45 * * * * # 爬虫任务每半小时执行模型缓存优化Qwen3.5-9B的MoE特性使得合理设置experts_per_token能显著降低内存压力。通过以下配置获得最佳平衡{ models: { qwen3.5: { experts_per_token: 2 } } }监控方案推荐使用openclaw-monitor这个第三方工具它能在任务异常时发送飞书通知clawhub install openclaw-monitor凌晨三点被飞书消息惊醒的经历让我养成了给所有自动化任务设置宵禁时段的习惯。技术终究要服务于人而不是反过来支配我们的生活节奏。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。