爱奇艺 TensorFlow Serving 内存泄漏优化实践
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如何保持轻盈、迅速、精准的航行？企业面临的问题是，如何系统地提升产品性能，降低耗能成本，实现创新与效率的双重突破。答案在信息化的核心——数据驱动的决策框架里。今天，我们将深入探讨由爱奇艺平台提供的 TensorFlow Serving 支持的一款内存优化实践案例：方案是从何处起步，步骤如何操作，以及为何评估效果时，我们处理的好比解密寻宝地图，能让我们系统的理解如何优化来缔造高效、节省成本的业务模式。
《内存泄漏：一方之祸，还是系统杀手？》
内存泄露就像隐藏在高棉古城中的古老秘密，倘若不是细心研究，极可能导致性能雪崩乃至系统崩溃。当基于 TensorFlow Serving 的应用沉淀下来，在处理海量数据块与模型时，内存泄漏悄然构成系统效能的暗化地雷。爱奇艺在优化的过程中正是识别并修复此类机制，引导资源进入合理循环通路的制定者，甚至为 TensorFlow Serving 贡献了一套“反馈学习算法”，让系统能自动响应，去除自身的无谓耗费处理器事件，比如：
突破首关：识别问题
第一步，估算内存使用量。爱奇艺采用了基于时间序列分析的统计数据项，分析长期以来各项流程的内存占用，进一步将所有岗位形成的碎片化数据进行了整合、分析。如此前置的遥感策略，为数据驱动的决策提供坚实的前哨站信息。
突破二关：规避错误
有了前一道的系统摸底，第二关则是将识别出的问题进行优先级排序，如此我们设计一套准入或清退出现故障的工作流程，例如采取暂停事故模块、回收垃圾内存的策略，既保证了系统运行的稳定，又防止了物理资源的无效流入。
突破三关：反馈结构
爱奇艺实施了一套独一无二的‘反馈学习算法’。该算法建立在砂石的‘增量改进’原则之上，将数据结构式设计，推进每一茬导入资源的有效巡视利用。这种创造性的方式标记识别、逻辑分类和资源回收等步骤实现，防止因数量的积累而造成性能瓶颈，以适应模型长期运行的不同工作负载要求。
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