机器学习模型推理过程中的堆内存监控

机器学习模型推理过程中的堆内存监控踩坑记录

问题背景

在生产环境部署的BERT文本分类模型，频繁出现推理超时和服务崩溃。通过初步排查发现，模型推理过程中存在严重的堆内存泄漏问题。

监控指标配置

# Prometheus监控配置
- job_name: 'model-inference'  
  metrics_path: '/metrics'  
  static_configs:  
    - targets: ['localhost:8080']  
      labels:  
        service: 'bert-classifier'  
        env: 'production'

# 关键监控指标
- heap_memory_used: 用于追踪当前堆内存使用量
- heap_memory_max: 最大堆内存限制
- gc_collection_count: 垃圾回收次数
- gc_collection_time: 垃圾回收耗时

告警规则设置

# PromQL告警规则
- alert: 'HighHeapMemoryUsage'  
  expr:  
    (jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / jvm_memory_max_bytes{area="heap"}) * 100 > 85  
  for: '5m'  
  labels:  
    severity: 'warning'  
  annotations:  
    summary: "堆内存使用率超过85%"  

- alert: 'MemoryLeakDetected'  
  expr:  
    rate(jvm_memory_used_bytes{area="heap"}[1m]) > 0 and  
    increase(jvm_memory_used_bytes{area="heap"}[5m]) > 100000000  
  for: '3m'  
  labels:  
    severity: 'critical'  
  annotations:  
    summary: "检测到堆内存增长异常，可能存在内存泄漏"

复现步骤

1. 启动模型服务并配置监控端点
2. 使用压力测试工具持续发送推理请求
3. 观察Prometheus指标变化
4. 当heap_memory_used持续增长且gc_collection_time增加时确认问题

解决方案

通过代码审查发现，每次推理后未正确释放TensorFlow变量导致内存泄漏。最终通过在推理函数末尾添加tf.keras.backend.clear_session()解决。

关键教训

• 生产环境必须配置堆内存使用率告警
• 建议每30分钟检查一次内存增长趋势
• 模型推理前后必须进行内存清理