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龙图腾网获悉江苏方哲检测技术有限公司申请的专利面向微服务架构的内存泄漏智能预测与追踪方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119690725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411774026.1，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权面向微服务架构的内存泄漏智能预测与追踪方法及系统是由张小辉;朱伟;丁文滔;梁化洲设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向微服务架构的内存泄漏智能预测与追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供面向微服务架构的内存泄漏智能预测与追踪方法及系统，涉及内存泄露预测技术领域，包括通过采集服务节点的运行时数据和构建服务调用拓扑图，提取时序和拓扑特征，并进行特征融合。利用双向长短时记忆网络结合多头注意力机制和图注意力网络，构建深度学习预测模型，预测服务节点的内存使用趋势和风险评分。根据风险评分和异常程度预测值识别潜在的内存泄漏节点，并通过服务调用拓扑图和最小割算法识别关键传播路径，最终利用置信传播算法定位内存泄漏的根源服务，从而实现对微服务系统中内存泄漏的精准预测和快速定位，提高系统稳定性和可靠性。

本发明授权面向微服务架构的内存泄漏智能预测与追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向微服务架构的内存泄漏智能预测与追踪方法，其特征在于，包括： 采集微服务系统中各服务节点的运行时数据，包括堆内存使用量、非堆内存使用量、垃圾回收频率、内存分配速率；构建服务调用拓扑图，记录服务间调用关系、调用频率、请求流量；对所述运行时数据进行滑动窗口处理，窗口大小设置为30分钟，计算窗口内的内存增长率、内存回收率、内存分配模式特征，生成服务节点的时序特征矩阵；基于所述服务调用拓扑图提取服务节点的出入度、中心度、连通性指标，构建服务节点的拓扑特征矩阵；将所述时序特征矩阵与所述拓扑特征矩阵进行特征融合，生成服务节点的综合特征向量； 根据所述服务节点的综合特征向量构建双向长短时记忆网络，在所述双向长短时记忆网络中引入多头注意力机制，对不同时间窗口的特征赋予不同权重；基于所述服务调用拓扑图构建图注意力网络层，捕捉服务节点间的依赖传播关系；将所述双向长短时记忆网络的输出特征与所述图注意力网络层的输出特征进行动态融合，训练深度学习预测模型；利用所述深度学习预测模型对各服务节点未来的内存使用趋势进行预测，生成内存泄漏风险评分和异常程度预测值； 基于所述内存泄漏风险评分计算全局风险均值和标准差；将所述服务节点按照内存泄漏风险评分降序排序，选取风险评分大于所述全局风险均值与所述标准差之和的服务节点作为高风险服务节点；将所述高风险服务节点的异常程度预测值与预设异常阈值进行比较，确定潜在的内存泄漏节点；利用所述服务调用拓扑图对所述潜在的内存泄漏节点进行上下游分析，构建内存泄漏传播子图；在所述内存泄漏传播子图中应用最小割算法，识别关键传播路径；根据所述关键传播路径和各节点的异常程度预测值，采用置信传播算法计算泄漏源节点概率，定位内存泄漏的根源服务。

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