CI 流水线的资源账：内存、CPU 与 IO 到底花在哪

PR 跑全量、主干只跑增量，是最省机器的一种分工

做容量规划时，看三个数就够了：常驻内存、峰值内存、峰值持续时间。

先说结论

按「峰值 × 1.3」配内存，按「平均 × 2」配 CPU，按「峰值 × 3」留磁盘余量。

• 先量：常驻、峰值、峰值时长
• 内存：注意缓存与 RSS 的区别
• CPU：看是单核瓶颈还是多核瓶颈
• IO：随机读写最伤机械盘
• 扩容前先看是不是配置问题

三个必测的数

不测就调参，等于闭眼改代码：

• 常驻内存（RSS）：决定最低配置
• 峰值内存：决定会不会 OOM
• 峰值持续时间：决定要不要限流
• 磁盘日增量：决定备份与轮转策略

内存都去哪了

测试按文件切成 4 片并行，总时长接近原来的三分之一，不是四分之一。

Linux 的 buff/cache 会让人误判内存不足，先看 available 而不是 free。

这个服务的几个资源事实

实测下来，它吃资源的方式比较固定：

• 依赖缓存命中率从 0 提到 80%，安装阶段通常能省 60-70% 的时间
• 测试按文件切成 4 片并行，总时长接近原来的三分之一，不是四分之一
• PR 跑全量、主干只跑增量，是最省机器的一种分工
• 缓存 key 带上锁文件哈希，锁一改就自动失效，比手动清缓存可靠

CPU 峰值怎么处理

PR 跑全量、主干只跑增量，是最省机器的一种分工。

峰值不可怕，可怕的是峰值期间没有排队机制，所有请求一起超时。

扩容还是优化

先做这三件事再谈扩容：限制并发、加缓存、异步化。多数「性能问题」在这三步之后就消失了。

还有几处容易忽略的

都是小地方，但出问题时往往就卡在这里。

• CI 时间超过 15 分钟后，开发者开始绕过它，直接在本地合并
• 构建产物不保留，出问题时无法复现当时那一版二进制
• 所有任务串行跑，一次 CI 40 分钟，最后没人等结果
• 缓存 key 用固定字符串，依赖升级后还在用旧缓存
• 失败自动重试三次，把不稳定的测试掩盖成偶发

性能优化的第一步，是知道自己现在有多慢。