OpenClaw压力测试：ollama-QwQ-32B持续运行72小时稳定性报告

OpenClaw压力测试ollama-QwQ-32B持续运行72小时稳定性报告1. 测试背景与动机上周在部署OpenClaw对接本地ollama-QwQ-32B模型后我发现一个有趣现象当连续执行文件整理任务超过8小时系统内存占用会从初始的4GB缓慢增长到7GB左右。这让我产生疑问——在个人长期自动化场景中OpenClawollama的组合能否稳定运行是否需要设置定时重启为验证这个问题我设计了一个模拟真实工作负载的测试方案让OpenClaw持续执行文件处理、网页监控等混合任务72小时记录关键指标变化。以下是完整的测试过程与发现。2. 测试环境搭建2.1 硬件配置主机MacBook Pro 2021 (M1 Pro, 32GB RAM)存储512GB SSD (剩余空间≥200GB)网络千兆有线连接2.2 软件版本# 核心组件版本 openclaw --version # v0.8.3 ollama --version # v0.1.23 qwen-model # QwQ-32B-24052.3 测试任务设计在~/.openclaw/tasks目录创建三个自动化任务文件处理循环每30分钟扫描指定目录按扩展名分类并生成摘要报告网页监控任务每小时检测预设的5个技术博客更新发现新内容时提取关键段落自检任务每2小时记录系统资源占用情况通过openclaw sysinfo命令所有任务通过OpenClaw的调度器并行执行模拟真实的多任务场景。3. 关键指标监控方案3.1 监控工具链基础指标通过OpenClaw内置的metrics模块采集openclaw metrics --formatjson metrics.log进程级监控使用psutil库自定义采集脚本import psutil, time def log_resources(): while True: p psutil.Process(openclaw_pid) with open(mem.log, a) as f: f.write(f{time.time()},{p.memory_info().rss}\n) time.sleep(300)可视化用Matplotlib生成趋势图3.2 重点关注指标内存占用RSS线程数量API请求成功率任务队列积压情况4. 稳定性测试结果4.1 内存占用趋势测试期间内存变化呈现三个阶段特征初始阶段0-12小时内存稳定在3.8-4.2GB范围每次任务执行后内存能回落到基线水平。中期阶段12-48小时出现阶梯式增长每次任务执行后内存回落不完全。48小时节点达到6.3GB比初始值高约50%。后期阶段48-72小时增长斜率趋缓最终稳定在6.8-7.1GB范围未出现OOM崩溃。lineChart title 内存占用趋势(MB) xAxis 时间(小时) yAxis 内存占用 series RSS 0: 3800 12: 4200 24: 5100 36: 5800 48: 6300 60: 6700 72: 69004.2 任务执行质量尽管内存持续增长任务完成质量保持稳定指标0-24h24-48h48-72h文件处理成功率100%100%98.7%网页监控漏检率0%0.8%1.2%API平均延迟(ms)142315671689值得注意的是所有失败任务在重试后均能成功完成。5. 问题诊断与优化5.1 内存泄漏定位通过py-spy工具采样发现内存增长主要来自两个模块OCR缓存未释放截图识别模块的临时图像缓存未及时清理对话历史累积OpenClaw默认保留最近50轮对话上下文5.2 临时缓解措施在测试进行到60小时时我尝试了以下优化// 修改 ~/.openclaw/config.json { memory: { max_ocr_cache: 10, max_history: 20 } }调整后内存占用下降约400MB证明配置生效。6. 实践建议基于测试结果对于个人长期使用场景建议轻量级任务若仅运行简单自动化如文件整理可连续运行5-7天后重启。复杂任务组合涉及OCR、多步骤决策的任务建议每日重启或设置内存阈值自动重启# 示例内存超过6GB时优雅重启 openclaw watchdog --max-memory 6000 --action restart关键任务保障对于不能中断的任务如监控报警可采用双实例热备方案# 主实例 openclaw start --port 18789 # 备用实例不同端口 openclaw start --port 18790 --standby7. 测试结论在72小时持续压力测试中OpenClawollama-QwQ-32B组合展现出良好的稳定性虽存在内存缓慢增长问题但未影响核心功能。对于个人自动化场景通过合理配置和适度重启策略完全可以满足7×24小时运行需求。这也验证了OpenClaw作为本地AI助手的可靠性边界——它适合长期运行但需要根据任务复杂度制定相应的维护策略。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。