服务器内存告急？一招解决模型推理的内存泄漏！

摘要

今天在巡检服务器时，意外发现模型预测占用了惊人的16GB内存！赶紧检查代码，发现每次模型推理都会悄悄增加约200MB的内存占用。经过一番排查，终于找到了问题的根源，并给出了解决方案。

发现问题

早上的服务器巡检真是让人心惊胆战，竟然发现模型推理的内存占用飙升至16GB！我立刻着手检查代码，发现每次推理时内存都会稳定增长约200MB。经过仔细分析，问题似乎出在这段代码上：

// 加载ONNX运行环境和模型
OrtEnvironment environment = OrtEnvironment.getEnvironment();
// 创建会话选项
OrtSession.SessionOptions sessionOptions = new OrtSession.SessionOptions();
// 根据模型路径创建会话
OrtSession session = CommonService.getSession(environment, CommonConstant.YOLO_MODEL_PATH, sessionOptions);

每次推理，session都会重新加载，而模型文件的大小恰好是200MB左右。

解决方案

找到了问题的根源，接下来就是解决问题的时候了。这里有几点需要考虑：

• 资源管理：确保不再需要OrtSession时，及时关闭它，释放资源。
• 线程安全：如果多个线程可能会访问这个全局session，确保创建过程是线程安全的。
• 单例模式：如果希望session作为单例存在，需要实现单例模式。
• 异常处理：在使用session时，考虑异常处理，确保资源正确清理。
• 应用程序生命周期：根据应用程序的需求，可能需要重新加载模型或创建新的OrtSession。

下面是优化后的代码示例：

public class OrtSessionManager {
    private static volatile OrtSession session;

    public static OrtSession getSession(OrtEnvironment environment, String modelPath, OrtSession.SessionOptions sessionOptions) {
        if (session == null) {
            synchronized (OrtSessionManager.class) {
                if (session == null) {
                    session = environment.createSession(modelPath, sessionOptions);
                }
            }
        }
        return session;
    }

    public static void closeSession() {
        if (session != null) {
            session.close();
            session = null; // 释放资源，让垃圾收集器可以回收
        }
    }
}

使用时，只需这样调用：

// 获取会话
OrtSession session = OrtSessionManager.getSession(environment, CommonConstant.YOLO_MODEL_PATH, sessionOptions);

// 使用会话进行操作...

// 应用程序结束或不再需要会话时，关闭会话
OrtSessionManager.closeSession();

结语

问题解决啦！内存占用得到了有效控制，再也不用担心服务器撑爆了。撒花庆祝🎉 ★,°:.☆(￣▽￣)/$:.°★