机器学习模型内存泄漏问题的定位与监控方案

机器学习模型内存泄漏问题的定位与监控方案

问题背景

在生产环境中，模型服务出现内存持续增长现象，经过排查发现存在内存泄漏问题。本文提供完整的定位和监控方案。

监控指标配置

# Prometheus监控配置
- name: model_memory_usage
  help: 模型进程内存使用量(MB)
  type: gauge
  metrics:
    - model_memory_used_mb
    - model_memory_rss_mb
    - model_memory_vms_mb

- name: model_gc_stats
  help: 垃圾回收统计
  type: counter
  metrics:
    - model_gc_count_total
    - model_gc_time_ms

告警规则配置

# Alertmanager告警规则
- alert: ModelMemoryLeak
  expr: rate(model_memory_used_mb[5m]) > 10 and model_memory_used_mb > 500
  for: 3m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型内存泄漏检测"
    description: "模型内存使用量每分钟增长超过10MB，当前{{ $value }}MB"

定位步骤

1. 基础监控：配置上述指标并部署Prometheus
2. 问题复现：通过压力测试脚本持续调用模型服务
3. 内存分析：使用psutil检查进程内存使用情况

import psutil
import time

# 内存监控脚本
process = psutil.Process(os.getpid())
while True:
    mem_info = process.memory_info()
    print(f"RSS: {mem_info.rss / 1024 / 1024:.2f} MB")
    time.sleep(60)

解决方案

通过分析发现模型在推理过程中存在对象引用未释放问题，采用weakref和显式del操作解决内存泄漏。