【性能基准】LLM 接口压测指南：首字延迟（TTFT）、吞吐量与并发瓶颈分析

前言：你的推理引擎可能没你想的那么快

关键词：LLM 推理压测、TTFT、吞吐量、并发瓶颈、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、RadixAttention、PagedAttention

2026年的今天，大模型推理早已从“能不能跑起来”进化到“如何跑得更快更省”。各大推理框架轮番更新版本、新模型层出不穷、量化技术日趋成熟——但一个残酷的现实是：多数团队至今仍在用错误的方式测试推理性能，最终得到了一堆毫无意义的“漂亮数据”。GPU利用率60%却响应延迟3秒，这种看似矛盾的场景正在无数生产环境里反复上演。

正如谷歌团队在2026年5月最新发布的论文中所指出的，主流压测工具普遍采用单进程异步架构，在高并发场景下Python GIL会导致TTFT和TPOT指标被系统性放大——测试者无意中把工具自身的排队延迟误归因于模型服务，从而得出“引擎性能下降”的错误结论。

本文将从最基础的性能指标出发，系统拆解三大主流推理框架（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM）的架构差异，给出2026年最新实测基准数据，剖析并发瓶颈的根因，并覆盖安全风险和选型建议，帮助你在生产环境中做出数据驱动的决策。

一、核心性能指标：这些数字决定了你的用户是留下还是离开

在深入压测之前，必须理解LLM推理与传统后端性能测试的本质区别。LLM推理不是“一发一收”的简单请求，而是一个生成式流式输出