大规模工作流性能压测与调优：从单机瓶颈到分布式扩展
系列导读
你现在看到的是《从0到1构建AIGC工作流自动化平台：架构、实践与运维全指南》的第9/10篇，当前这篇会重点解决：通过实际压测数据与调优案例，帮助读者系统化提升平台吞吐能力。
上一篇回顾：第 8 篇《生产级部署与监控：从Docker Compose到Kubernetes的AIGC工作流平台运维》主要聚焦 提供从开发环境到生产环境的完整部署方案，涵盖容器化、编排与可观测性。 下一篇预告：第 10 篇《AIGC工作流平台实战复盘：从需求到上线的完整项目经验与避坑指南》会继续展开 用真实项目经验帮助读者避开常见大坑，加速自己的AIGC工作流平台落地。
全系列安排
- AIGC工作流自动化平台技术选型与架构设计：从LLM到编排引擎的全链路拆解
- 搭建你的第一个AIGC工作流：基于LangChain实现多步链式调用与条件分支
- RAG增强检索在AIGC工作流中的实战：从文档解析到向量召回全流程
- Agent化工作流：让AI自主规划、调用工具与记忆管理
- 可视化工作流编辑器开发：基于React Flow构建拖拽式编排界面
- 工作流引擎运行时设计：状态管理、并发执行与错误恢复机制
- AIGC工作流中的LLM调用优化：缓存、批处理与成本控制
- 生产级部署与监控：从Docker Compose到Kubernetes的AIGC工作流平台运维
- 大规模工作流性能压测与调优：从单机瓶颈到分布式扩展（本文）
- AIGC工作流平台实战复盘：从需求到上线的完整项目经验与避坑指南