模型服务内存使用率异常波动监控机制

模型服务内存使用率异常波动监控机制

在模型服务运行时，内存使用率是关键性能指标之一。当内存使用率出现异常波动时，可能预示着内存泄漏、模型推理效率下降或数据处理瓶颈。

监控指标配置

# Prometheus监控配置
- name: model_memory_usage
  help: 模型服务内存使用率百分比
  type: gauge
  metrics:
    - memory_percent
    - memory_mb
    - swap_percent

告警规则设置

# Alertmanager告警配置
- alert: ModelMemorySpikes
  expr: |
    rate(model_memory_usage[5m]) > 0.1 and model_memory_usage > 80
  for: 3m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型内存使用率异常增长"
    description: "过去5分钟内存使用率增长超过10%，当前值{{ $value }}%"

- alert: ModelMemoryLeak
  expr: |
    increase(model_memory_usage[30m]) > 20 and model_memory_usage > 90
  for: 10m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "检测到模型内存泄漏"
    description: "30分钟内内存使用率增加超过20%，当前值{{ $value }}%"

复现步骤

1. 部署Prometheus和Alertmanager服务
2. 在模型服务中添加内存监控指标收集代码：

import psutil
import time
from prometheus_client import Gauge

memory_gauge = Gauge('model_memory_usage', '模型内存使用率')

while True:
    memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
    memory_gauge.set(memory_percent)
    time.sleep(10)

3. 配置Prometheus抓取目标并启动服务
4. 观察Prometheus UI中的指标变化
5. 模拟内存泄漏场景验证告警触发