rtc_backend/hw_service_go/test/stress/REPORT.md

hw_service_go 并发压力测试报告

测试时间：2026-03-03 测试目标：wss://qiyuan-rtc-api.airlabs.art/xiaozhi/v1/ Pod 配置：单 Pod，CPU 100m500m（limits），Memory 128Mi512Mi（limits），replicas: 1

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一、测试环境

项目	配置
服务	hw_service_go（WebSocket + Opus 音频推送）
部署	K8s 单 Pod，1 副本
CPU limits	500m（0.5 核）
Memory limits	512Mi
硬编码连接上限	500
测试工具	Go 压测工具（test/stress/main.go）
测试客户端	macOS，从公网连接线上服务

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二、测试结果

2.1 连接容量测试（空闲连接）

go run main.go -url wss://..../xiaozhi/v1/ -conns 200 -stories 0 -duration 30s

指标	结果
目标连接	200
成功连接	200
握手成功	200
错误	0

结论：200 个空闲连接毫无压力，内存不是瓶颈。

2.2 并发播放压力测试

每个"活跃故事"会触发：Django API 查询 → MP3 下载 → ffmpeg 转码 → Opus 编码 → WebSocket 推帧。

并发故事数	总连接	首帧延迟	帧数/故事	错误	状态
2	10	2.0s	796	0	轻松
5	10	4.5s	796	0	正常
10	20	8.7s	796	0	吃力但稳
20	30	17.4s	796	0	极限

2.3 关键发现

1. 帧数始终稳定 796/故事 — 音频完整交付，零丢帧，服务可靠性极高
2. 首帧延迟线性增长 — 约 0.85s/并发，纯 CPU 瓶颈（多个 ffmpeg 进程争抢 0.5 核）
3. Pod 未触发 OOMKill — 512Mi 内存对 20 并发播放也够用
4. 全程零错误 — 无连接断开、无握手失败、无帧丢失

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三、瓶颈分析

单个故事播放的资源消耗链路：

Django API (GET) → MP3 下载 (OSS) → ffmpeg 转码 (CPU密集) → Opus 编码 → WebSocket 推帧
                                      ↑
                                  主要瓶颈
                            每个并发故事启动一个 ffmpeg 子进程
                            多个 ffmpeg 共享 0.5 核 CPU

资源	是否瓶颈	说明
CPU	是	ffmpeg 转码是 CPU 密集型，0.5 核被多个 ffmpeg 进程分时使用
内存	否	20 并发播放未触发 OOM，512Mi 充足
网络	否	Opus 帧约 4-7 KB/s/连接，带宽远未饱和
连接数	否	空闲连接 200+ 无压力，硬上限 500

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四、容量结论

当前单 Pod（0.5 核 CPU, 512Mi, 1 副本）

指标	数值
空闲连接上限	200+（轻松）
并发播放（体验好，首帧 < 5s）	~5 个
并发播放（可接受，首帧 < 10s）	~10 个
并发播放（极限，首帧 ~17s）	~20 个
瓶颈资源	CPU（ffmpeg 转码）

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五、扩容建议

方案	变更	预估并发播放（首帧 < 10s）	成本
提 CPU	limits 500m → 1000m	~20 个	低
加副本	replicas 1 → 2	~10 个（负载均衡）	中
两者都做	1000m CPU + 2 副本	~40 个	中
垂直扩容	2000m CPU + 1Gi 内存	~40 个	中

推荐方案：replicas: 2 + CPU limits: 1000m，兼顾高可用与并发能力。

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六、测试命令参考

cd hw_service_go/test/stress

# 空闲连接容量
go run main.go -url wss://TARGET/xiaozhi/v1/ -conns 200 -stories 0 -duration 30s

# 并发播放（逐步加压）
go run main.go -url wss://TARGET/xiaozhi/v1/ -conns 10 -stories 2 -duration 60s
go run main.go -url wss://TARGET/xiaozhi/v1/ -conns 10 -stories 5 -duration 60s
go run main.go -url wss://TARGET/xiaozhi/v1/ -conns 20 -stories 10 -duration 90s
go run main.go -url wss://TARGET/xiaozhi/v1/ -conns 30 -stories 20 -duration 120s