我在寻找解决此问题的方法时遇到了很大的麻烦。 我有几个时间触发功能，可以执行不同的任务。我面临的问题是这些功能可以正常工作，但是一段时间后它们不再起作用，并且它们都收到相同的错误：
Functions.blablabla无法启动以下语言的语言工作器： 节点发生一个或多个错误。 （节点退出，代码为3 FATAL 错误：CALL_AND_RETRY_LAST分配失败-JavaScript堆不足 记忆）
我认为罪魁祸首是训练ML相关模型的功能。此功能从solr中获取一些新闻文章，并调用python docker容器，以获取这些文章，计算模型并获取它们的相似性结果，并将它们存储到Azure表中。
直到几天前，整个基础架构都可以正常工作。当我想在系统中集成一个新的数据源时，问题就开始了，其中包含的文章比上一篇文章多得多。我看到完成检索文章的完整周期（生成模型）和编写结果所需的时间比实际时间触发器要多。但问题是，在我向python容器发送了发布请求后，该函数正确终止了。这怎么可能导致内存泄漏？如果没有，我应该去哪里研究？从日志中看来，一切正常，直到发生内存错误为止，此后一切都不再起作用（发生这种情况时，btw函数不应该自行重新启动吗？）