解决docTR API在FastAPI集成中的内存泄漏问题

问题背景

在将docTR OCR库集成到FastAPI框架构建的API服务时，开发人员发现了一个严重的内存泄漏问题。当系统处理大量OCR请求时，内存使用量会持续攀升且不会回落，最终可能导致服务因内存耗尽而崩溃。这个问题在CPU环境下尤为明显，严重影响了服务的稳定性和可靠性。

问题现象

通过压力测试可以观察到以下典型现象：

1. 初始内存使用量约为381MB（根据系统配置有所不同）
2. 随着请求数量增加（如500次连续请求），内存使用量逐步上升
3. 请求处理完成后，内存不会释放回初始水平
4. 后续请求会使内存继续累积，形成明显的"阶梯式"增长模式

根本原因分析

经过深入排查，发现内存泄漏问题主要与两个因素有关：

1. 多进程处理机制：docTR默认启用的多进程处理在某些环境下（特别是Windows系统）可能导致资源无法正确释放

2. 计算原语缓存：深度学习框架使用的计算库会缓存计算原语以提高性能，但在持续处理请求的场景下，这种缓存机制可能导致内存累积

解决方案

通过设置以下两个环境变量，可以有效解决内存泄漏问题：

export DOCTR_MULTIPROCESSING_DISABLE=TRUE
export PRIMITIVE_CACHE_CAPACITY=1

参数说明

1. DOCTR_MULTIPROCESSING_DISABLE=TRUE：禁用docTR的多进程处理功能，改用单进程模式

2. PRIMITIVE_CACHE_CAPACITY=1：限制计算库的原语缓存大小为1，防止缓存无限增长

性能影响与优化建议

虽然上述解决方案有效解决了内存泄漏问题，但也需要考虑对性能的影响：

1. 禁用多进程处理可能会略微降低高并发下的吞吐量
2. 限制缓存大小可能导致重复计算，增加CPU负载

对于生产环境，建议考虑以下优化措施：

1. 使用专门的OCR服务如OnnxTR，它针对硬件进行了更多优化
2. 在容器编排环境中设置适当的内存限制和自动伸缩策略
3. 定期监控服务的内存使用情况，建立监控机制

验证结果

经过两周的持续监控和压力测试，确认该解决方案能够稳定控制内存使用量，服务不再出现内存无限增长的情况。内存使用量在处理请求期间会有合理波动，但总能回落到正常水平，证明了解决方案的有效性。

总结

内存管理是深度学习应用部署中的常见挑战。通过合理配置环境参数，我们可以在保证功能完整性的同时，有效控制资源消耗。这个案例也提醒我们，在生产环境中部署AI模型时，除了关注算法精度，还需要特别重视系统的资源管理和稳定性。