为了更高效地进行测试，建议在局域网设备上操作。我使用的是一台局域网中的ubuntu服务器，并安装了wrk作为压测工具。
<code>apt install wrk</code>
为了方便，我在 /root 目录下创建了一个 Lua 脚本：
<code>vim test.lua</code>
脚本内容如下，请将 app-xxxx 替换为你自己的 API 密钥：
<code>wrk.method = "POST"
wrk.body = '{"inputs":{"query":"1"},"response_mode":"streaming","user":"dcf压测"}'
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"
wrk.headers["Authorization"] = "Bearer app-08mesPqsdYfybwN6iIjyVcji"</code>我新建了一个空的工作流，仅返回 user_id，不引入大模型，以避免额外的延迟。
API 密钥可在相关设置中创建。
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执行以下命令开始测试：
<code>wrk -t50 -c200 -d20s -s test.lua --timeout 10s --latency http://192.168.11.119/v1/workflows/run</code>
【使用50个线程，200个连接，持续20秒，请求工作流接口10秒】
平均延迟：251.70毫秒，最大延迟：1.79秒，QPS：每秒851次
调整工作进程数量参数 SERVER_WORKER_AMOUNT，默认值为1，官方推荐公式为：CPU核心数*2+1。
我的服务器配置是64核CPU、256G内存。尝试设置为129时，Dify反应迟缓，于是我改为65（每次修改 .env 文件后需重启 Dify）。
<code>SERVER_WORKER_AMOUNT=65</code>
再次进行压测，性能明显提升：
虽然性能提升了，但发现 Dify 中的所有应用均报错：Internal Server Error
同时出现了大量非2XX和3XX响应码，因此需要调整连接池大小，防止连接数超限。
我将 SQLALCHEMY_POOL_SIZE、POSTGRES_MAX_CONNECTIONS、SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW 这三个参数统一设置为3000，默认值分别为30、100，是否可以超过根据实际情况判断。
<code>SQLALCHEMY_POOL_SIZE=3000 POSTGRES_MAX_CONNECTIONS=3000 # 注意默认.env文件中没有 SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW 参数，需手动添加 SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW=3000</code>
重启 Dify 后再次测试，单次测试处理了1700+个请求：
以上就是本地部署DeepSeek-R1（Dify压力测试和性能调优）的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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