modelscope-funasr的websocket连接后，内存会不停增长也不会释放，可以优化吗？

在使用 modelscope-funasr 的 WebSocket 连接进行语音识别时，如果出现内存持续增长且无法释放的问题，可能与以下几个方面有关。以下是问题的详细分析及优化建议：

1. 连接池和对象池未正确配置

在高并发场景下，如果没有合理配置连接池和对象池，可能会导致资源泄漏或内存占用过高。根据知识库中的推荐配置： - 连接池大小：应设置为峰值并发数的2倍以上。 - 对象池大小：需要小于等于连接池大小，否则会出现对象等待连接的情况，造成调用阻塞。

解决方法： - 检查是否已启用连接池和对象池，并确保其大小符合推荐值。 - 如果未使用对象池，建议通过复用 Recognition 对象来降低反复创建、销毁对象带来的内存开销。

2. WebSocket 连接未及时关闭

在任务完成后，如果未正确关闭 WebSocket 连接，可能会导致连接处于无引用状态，需等待 61 秒超时后才会断开。这会导致连接在 61 秒内不可复用，进而引发内存占用持续增长的问题。

解决方法： - 确保在以下情况下及时关闭 WebSocket 连接： - 程序正常结束。 - 运行中出现异常。 - 接收到 task-finished 或 task-failed 事件。 - 在代码中显式调用工具库中的 close 函数来关闭连接。

3. 异常处理不当

如果在任务执行过程中发生客户端报错，但未主动关闭 WebSocket 连接并归还对象池，可能会导致连接和对象被错误复用，从而引发流程错误和内存泄漏。

解决方法： - 在捕获异常后，主动关闭 WebSocket 连接并将对象归还到对象池中。 - 示例代码中可以参考如下逻辑：

defer func() {
    if err := recover(); err != nil {
        // 主动关闭连接
        conn.Close()
        // 归还对象池
        objectPool.Return(obj)
    }
}()

4. 音频流发送频率过高

在高并发场景下，如果音频流发送频率过高（例如每次发送超过 100ms 的音频数据），可能会导致服务器资源耗尽，进而引发内存占用问题。

解决方法： - 控制音频流发送频率，建议每次发送 100ms 的音频数据，并间隔 100ms。 - 示例代码中可以参考如下逻辑：

for {
    select {
    case <-time.After(100 * time.Millisecond):
        // 发送音频数据
        conn.WriteMessage(websocket.BinaryMessage, audioChunk)
    }
}

5. 服务端连接复用机制未充分利用

WebSocket 服务支持连接复用以提升资源利用效率。如果未充分利用连接复用机制，可能会导致频繁创建新连接，增加内存开销。

解决方法： - 在任务结束后，确保 WebSocket 连接可以被复用。 - 注意以下重要事项： - 不同任务需使用不同的 task_id。 - 如果任务执行失败，服务端会下发 task-failed 指令并关闭连接，此时连接无法继续复用。 - 如果任务结束后 60 秒内没有新任务，连接会超时自动断开。

6. SDK 版本问题

根据知识库中的说明，DashScope Java SDK 在 2.16.6 及后续版本中针对高并发场景进行了优化。如果使用的是旧版本 SDK，可能会存在性能问题。

解决方法： - 确保使用的 SDK 版本为 2.16.6 或更高版本。 - 如果当前版本较低，建议升级到最新版本。

7. 服务器资源不足

如果服务器配置较低（如 CPU 或内存不足），在高并发场景下可能会导致资源耗尽，进而引发内存占用问题。

解决方法： - 根据实际业务需求选择合适的服务器配置。例如： - 4核8GiB：单机最大并发数为 100。 - 8核16GiB：单机最大并发数为 200。 - 16核32GiB：单机最大并发数为 400。 - 如果当前配置不足以支持业务流量，建议提升服务器配置或扩充机器数量。

总结

针对 modelscope-funasr 的 WebSocket 连接内存增长问题，建议从以下几个方面进行优化： 1. 合理配置连接池和对象池。 2. 确保 WebSocket 连接在任务完成后及时关闭。 3. 完善异常处理逻辑，避免连接和对象被错误复用。 4. 控制音频流发送频率，避免资源耗尽。 5. 充分利用服务端连接复用机制。 6. 升级到最新版本的 SDK。 7. 提升服务器配置以满足业务需求。

如果按照上述方法优化后问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持团队，提供详细的日志和问题描述以便进一步排查。