压测工具为jmeter。

TTFT（Time to First Token）是大模型性能的核心指标之一，代表了用户从发送请求到收到第一个字符的等待时间。获取它主要有三种途径：

1. 方法一：利用推理框架内置监控（推荐）
   这是最直接、最准确的方法。当前主流的大模型推理框架，如 vLLM，已经原生支持导出 TTFT 指标。

   • 操作路径（以 vLLM 为例）：vLLM 服务启动后，会通过 /metrics 端点暴露 Prometheus 格式的监控数据，其中就包括 vllm:time_to_first_token_seconds 这个指标。你可以让 JMeter 在压测的同时，从该端点拉取数据，或者配合 Prometheus + Grafana 等监控工具进行实时采集和可视化。

   • 进阶 Profiling：如果需要更细致的分析，vLLM 还提供了 Service Profiler 功能。你可以通过发送 start_profile 和 stop_profile 请求，来精确记录包括 TTFT 在内的详细推理阶段耗时，并生成供 Chrome Tracing 分析的 trace_view.json 文件。

2. 方法二：分析服务端应用日志
   如果推理框架没有直接暴露 TTFT 指标，可以修改模型服务的日志配置，让它在每次请求的日志中打印出 TTFT。然后，在压测结束后，通过编写脚本（如 Python、awk）对所有日志进行解析和统计，计算出平均 TTFT、P95 TTFT 等关键分位数。

3. 方法三：从客户端响应数据中计算（精度较低）
   这种方法需要在 JMeter 的脚本中使用 JSR223 后置处理器 和 Groovy 语言。核心思路是记录请求发送的时刻，并从流式响应中解析出第一个非空 token 返回的时刻。但由于网络延迟、客户端处理开销等因素，这种方法计算出的 TTFT 会比服务端的真实值偏大，因此仅建议在没有其他手段时作为粗略估算。待补充jmeter代码...