195a2be7创建于 4月13日历史提交

文件	最后提交记录	最后更新时间
README.md	feat: add perf scripts	1 个月前
auto_aiperf.conf	feat: add perf scripts	1 个月前
auto_aiperf.sh	feat: add perf scripts	1 个月前
collect_kv_transfer_metrics.py	feat: add perf scripts	1 个月前

InferNex 自动化性能测试工具使用说明

scripts/perf 提供一套围绕 aiperf 的自动化压测脚本，用于在 Kubernetes 环境中完成 InferNex 的部署重建、就绪等待、指标采集、压测执行与结果归档。

压测工具说明： 本仓库通过开源工具 aiperf 发起压测。aiperf 的安装步骤、aiperf profile 完整参数、数据集格式和端点类型，请以其官方文档为准。本文档仅说明本目录脚本的编排方式与配置项；如需新增压测参数，请在 auto_aiperf.conf 的 AIPERF_CMD 中按需调整。

本目录的核心入口文件如下：

auto_aiperf.sh
auto_aiperf.conf

结果数据位置： 默认归档到 ${PROJECT_DIR}/artifacts（可在 auto_aiperf.conf 中通过 ARTIFACTS_DIR 调整）。

功能概览

auto_aiperf.sh 会循环执行以下流程：

检查是否已有 aiperf profile 进程在运行。
卸载并重新安装目标 Helm release。
等待命名空间内 Pod 全部达到 Running + Ready。
后台启动 collect_kv_transfer_metrics.py 采集 decode/prefill 日志。
执行一次 aiperf profile。
等待采集脚本根据空闲超时自动退出。
归档本轮压测产物。
休眠后进入下一轮。

这套流程适合做长时间稳定性压测、回归压测，以及带自动归档的持续实验。

依赖要求

运行前请先确认下面这些依赖已经就绪：

kubectl 用于查询和检查 Pod、Service 状态。
helm 用于安装和卸载目标 release。
python3 用于运行指标采集脚本。
aiperf 用于发起实际压测；安装方式与 CLI 参数请参考上游仓库文档。
可访问的 Kubernetes 集群，并且对目标命名空间具备足够权限。

运行前还需确认以下检查项：

collect_kv_transfer_metrics.py 文件存在，且可由 python3 正常执行；
AIPERF_CMD 中引用的数据文件（如 trace）路径在 PROJECT_DIR 下有效；
GATEWAY_SERVICE_NAME 和 GATEWAY_SERVICE_PORT 对应实际可访问的压测入口。

快速开始

1. 检查配置

先打开 auto_aiperf.conf，至少确认以下配置正确：

NAMESPACE
RELEASE_NAME
CHART_DIR
PROJECT_DIR
AIPERF_CMD

2. 直接运行

在仓库根目录执行：

cd scripts/perf
bash auto_aiperf.sh

3. 使用自定义配置

可以通过命令行传入配置文件：

bash auto_aiperf.sh /path/to/your_auto_aiperf.conf

也可以通过环境变量指定：

AUTO_AIPERF_CONFIG=/path/to/your_auto_aiperf.conf bash auto_aiperf.sh

配置优先级如下：

命令行传入的配置文件路径
环境变量 AUTO_AIPERF_CONFIG
同目录默认配置 auto_aiperf.conf

关键配置说明

所有运行参数都集中在 auto_aiperf.conf 中。通常只需要优先关注下面几项。

NAMESPACE：目标 Kubernetes 命名空间，kubectl、helm、Pod 就绪检查和安装均在该命名空间中。
RELEASE_NAME：目标 Helm release 名称，脚本会对这个 release 执行卸载和安装。
CHART_DIR：Helm chart 的本地路径，脚本通过它执行 helm install "${RELEASE_NAME}" "${CHART_DIR}"。
PROJECT_DIR：项目根目录；如果仓库布局变化或脚本路径变化，需要显式改成真实项目根。
ARTIFACTS_DIR：每轮压测结果的归档根目录，默认 ${PROJECT_DIR}/artifacts。
BASE_RESULT_DIR_NAME：aiperf 输出结果目录名。脚本会在 ARTIFACTS_DIR 下查找该目录并在每轮结束后加时间戳归档。该值必须与 aiperf 实际输出目录一致。
AIPERF_CMD：aiperf profile 的命令主体，例如：

AIPERF_CMD=(
  aiperf profile
  --input-file traces/xxx.jsonl
  --custom-dataset-type mooncake_trace
  ...
)

使用说明：

不要使用单行字符串；
不要在这里手动加 --url，脚本会在运行时自动获取网关 url；
--input-file 等路径相对于 PROJECT_DIR 解析。

日志采集说明

功能

在压测期间持续采集 decode/prefill Pod 日志
统计 decode 的 KV 传输耗时
统计 vLLM 引擎状态（如 GPU KV cache usage、吞吐、队列等）
实时跟踪目标 Pod 日志
长时间压测场景下持续采集，支持空闲超时自动退出（默认 10 秒）
Pod 重启时自动尝试拉取 --previous 日志并落盘，便于排错

输出位置

终端实时输出：采集进度和最终统计结果
本地文件输出：重启/崩溃相关日志保存到 --output-dir，默认 ./decode_crash_logs

输出内容

Cost 分布（decode）
- 每个 decode Pod 的 Total / Min / Max / Avg / P10~P99
- 多个 decode Pod 时，额外输出整体聚合分布
引擎状态统计（decode + prefill）
- 每个 Pod 的关键指标 Min / Max / Avg / Last（如 KV cache、吞吐、Running/Waiting）
重启事件信息
- 事件时间、Pod 名、崩溃日志文件路径、崩溃前日志片段

常见问题

终端长时间无输出或等待 Pod 就绪

多数情况不是卡死，而是在等待 Pod Ready。可以执行：

kubectl -n <NAMESPACE> get pods -w

如果看到 PodInitializing、0/1、ContainerCreating 等状态，说明仍在启动中。

`bad substitution` 或数组相关报错

重点检查 AIPERF_CMD 是否仍然是 bash 数组格式，并确认你是用 bash auto_aiperf.sh 执行，而不是 sh auto_aiperf.sh。

结果目录与归档配置不一致

优先检查：

BASE_RESULT_DIR_NAME
ARTIFACTS_DIR
aiperf 实际输出目录名

这三者必须一致或可正确对应。