fix(msgbot): 修复内存未释放——延迟easyocr/torch导入+修正SetProcessWorkingSetSize参数+添加_heapmin（Task #1625）

monitor.py

@@ -18,19 +18,12 @@ logger = logging.getLogger("msgbot.monitor")
 
 # ⚠ 顺序重要: torch/easyocr 必须在 COM 模块 (uiautomation/winrt) 之前导入,
 #   否则 c10.dll 会因 COM 初始化冲突抛出 WinError 1114。
-_HAS_EASYOCR = False
+# ⭐ Task #1625: 延迟导入 easyocr/numpy 到 _init_easyocr() 惰性加载，
+#   避免主进程启动时加载 torch DLL (~300MB) + numpy (~100MB)。
+#   模块级乐观设 True，首次 _init_easyocr() 尝试导入；失败则改 False。
+_HAS_EASYOCR = True  # 乐观标记，延迟确认
 _easyocr = None
 _np = None
-try:
-    import easyocr as _easyocr
-    import numpy as _np
-    _HAS_EASYOCR = True
-except (ImportError, OSError) as _e:
-    import traceback as _tb
-    _easyocr = None
-    _np = None
-    logger.debug(f"[ocr] EasyOCR 导入失败: {type(_e).__name__}: {_e}")
-    logger.debug(f"[ocr] Traceback: {_tb.format_exc()}")
 
 import uiautomation as auto
 import win32gui
@@ -1061,13 +1054,25 @@ class MessageMonitor:
         gc.collect()
 
         # 2) Windows 特定：把工作集物理内存归还 OS
+        # ⭐ Task #1625: 修正 SetProcessWorkingSetSize 参数和调用顺序
         try:
             kernel32 = ctypes.windll.kernel32
             psapi = ctypes.windll.psapi
             h_process = kernel32.GetCurrentProcess()
 
-            # EmptyWorkingSet：强制把进程工作集所有页面换出到页面文件/丢弃，
-            # 是真正把物理 RAM 交还 OS 的调用（SetProcessWorkingSetSize 仅设上下限）。
+            # 先 SetProcessWorkingSetSize(1, -1)：设置最小=1字节，最大=无限制
+            # 允许系统回收所有可回收页面，为 EmptyWorkingSet 创造条件
+            try:
+                kernel32.SetProcessWorkingSetSize(
+                    h_process,
+                    1,   # 最小工作集：1字节，允许系统回收所有可回收页面
+                    -1   # 最大工作集：无限制
+                )
+                logger.debug("[memory] 已调用 SetProcessWorkingSetSize(1, -1) 设置工作集下限")
+            except Exception as e:
+                logger.debug(f"[memory] SetProcessWorkingSetSize 失败: {e}")
+
+            # 再 EmptyWorkingSet：强制把进程工作集所有页面换出到页面文件/丢弃
             try:
                 if psapi.EmptyWorkingSet(h_process):
                     logger.debug("[memory] 已调用 EmptyWorkingSet 归还物理内存")
@@ -1075,16 +1080,8 @@ class MessageMonitor:
                     logger.debug("[memory] EmptyWorkingSet 返回 0（无需归还）")
             except Exception as e:
                 logger.debug(f"[memory] EmptyWorkingSet 失败: {e}")
-
-            # SetProcessWorkingSetSize(-1,-1)：允许系统后续按需在最小/最大间调度
-            kernel32.SetProcessWorkingSetSize(
-                h_process,
-                -1,  # 最小工作集：允许系统回收所有可回收页面
-                -1   # 最大工作集：允许系统回收所有可回收页面
-            )
-            logger.debug("[memory] 已调用 SetProcessWorkingSetSize 释放工作集内存")
         except Exception as e:
-            logger.debug(f"[memory] SetProcessWorkingSetSize 失败: {e}")
+            logger.debug(f"[memory] 内存释放调用失败: {e}")
 
         # 3) 归还 GPU 显存（若 torch/CUDA 可用）
         try:
@@ -1100,6 +1097,14 @@ class MessageMonitor:
         # 再次垃圾回收，确保上述释放后的垃圾被最终回收
         gc.collect()
 
+        # ⭐ Task #1625: 强制 C 运行时释放空闲堆内存回 OS
+        try:
+            import msvcrt
+            msvcrt._heapmin()
+            logger.debug("[memory] 已调用 msvcrt._heapmin() 释放 C 运行时堆内存")
+        except Exception:
+            pass
+
         logger.info("[memory] 内存释放完成，已交还系统")
 
     def _kill_easyocr_proc(self, reason: str = ""):
@@ -2175,10 +2180,24 @@ class MessageMonitor:
 
     def _init_easyocr(self):
         """惰性初始化 EasyOCR（首次约 3-10 秒）。"""
-        if not _HAS_EASYOCR or self._easyocr_reader is not None:
+        global _easyocr, _np, _HAS_EASYOCR
+        if self._easyocr_reader is not None:
             return
         try:
             logger.info("[ocr] EasyOCR 初始化中（首次约 3-10 秒）...")
+            # ⭐ Task #1625: 延迟导入 easyocr 和 numpy，避免主进程加载 torch DLL
+            try:
+                import easyocr as _easyocr
+                import numpy as _np
+                _HAS_EASYOCR = True
+            except (ImportError, OSError) as _e:
+                import traceback as _tb
+                _easyocr = None
+                _np = None
+                _HAS_EASYOCR = False
+                logger.debug(f"[ocr] EasyOCR 导入失败: {type(_e).__name__}: {_e}")
+                logger.debug(f"[ocr] Traceback: {_tb.format_exc()}")
+                return
             # 限制 torch 线程数，避免 MKL/OpenMP 在多线程环境段错误
             import torch
             torch.set_num_threads(1)
@@ -2939,6 +2958,13 @@ class MessageMonitor:
             if not _HAS_EASYOCR or self._easyocr_broken:
                 return
             # EasyOCR 用原图（1x）：2x 图送 GPU 显存压力大 + 加速泄漏
+            # ⭐ Task #1625: numpy 懒加载（主进程不需要 torch，仅需 numpy 做 PIL→array 转换）
+            global _np
+            if _np is None:
+                try:
+                    import numpy as _np
+                except ImportError:
+                    return
             img_np = _np.array(im_original)
             # 使用动态超时：初始45秒，每次超时增加15秒，成功后重置
             _inner_timeout = self._easyocr_current_timeout