流式内存泄露问题

[shylockasr]

感谢k2开源sherpa-onnx，非常好的代码。

我们再应用流式解码时，创建一个永久的recognize handle，每一个会话创建一个 stream handle，每个会话结束后会进行reset()操作。
rHandle->getModel()->Reset(sHandle->stream_model_.get());
我们再结束后会删除 stream handle。

但是还是会出现内存泄露，请问是什么问题？我们怀疑是最终Reset并没有将缓存清空干净，如音频是否有delete？

劳烦帮忙解决下问题，谢谢

[csukuangfj]

我们再应用流式解码时，创建一个永久的recognize handle，每一个会话创建一个 stream handle，每个会话结束后会进行reset()操作。
rHandle->getModel()->Reset(sHandle->stream_model_.get());
我们再结束后会删除 stream handle。

请贴这个的代码。

[dosubot]

目前官方文档没有关于流式识别 Reset 函数或内存管理的详细说明，也没有提到流式模式下的已知内存泄露问题。TTS 示例中明确要求对生成的音频 buffer 进行显式释放，说明 sherpa-onnx 某些模块需要手动清理资源[参考]。

建议你：

1. 检查 Reset 实现和 stream handle 销毁流程，确认所有内部 buffer（如音频缓存）都被释放。
2. 用 valgrind 或 AddressSanitizer 等工具定位泄露源头，重点关注 Reset 后和 stream handle 删除后的内存变化。
3. 检查是否有智能指针未正确释放或存在循环引用。
4. 尝试用最小复现代码隔离问题。

如果有内存分析工具的输出，可以贴出来一起分析。

To reply, just mention @dosu.

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[shylockasr]

Reset() 调用如下代码
https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/master/sherpa-onnx/csrc/online-recognizer-transducer-impl.h#L387

[csukuangfj]

创建一个永久的recognize handle

请贴代码

每一个会话创建一个 stream handle

请贴代码

每个会话结束后会进行reset()操作。

请贴代码

我们再结束后会删除 stream handle。

请贴代码

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请给一个可以复现的最小的例子.

[shylockasr]

创建一个永久的recognize handle
std::shared_ptr<sherpa_onnx::OnlineRecognizer> recognizer = std::make_shared<sherpa_onnx::OnlineRecognizer>(*config);

每一个会话创建一个 stream handle
std::unique_ptr<sherpa_onnx::OnlineStream> stream = recognizer->CreateStream();

每个会话结束后会进行reset()操作。
recognizer->Reset(stream.get());

我们再结束后会删除 stream handle
if (sHandle) {
delete sHandle;
sHandle = nullptr;
}

[csukuangfj]

如果说 c++ 代码有内存泄漏，我们需要一个完整的可以跑的，只用 sherpa-onnx api的例子来复现。

[shylockasr]

解决方案，因为流式recoghandle启动速度非常快，可以每个session启动一个recoghandle，用完即销毁。

初始化启动10个流式recoghandle，用队列的方式进行取、存，根据qps情况进行配置启动recoghandle。