自建团队 Wiki 的资源账：内存、CPU 与 IO 到底花在哪

Wiki 的附件增长比正文快，图片一年能占几 GB

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

BookStack 正文存在 MySQL 页表里，图片在 storage 目录，备份要一起做。

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：

• Postgres 默认全文检索不切中文词，中文搜索要靠 zhparser 或 pg_jieba
• Wiki 的附件增长比正文快，图片一年能占几 GB
• 全文索引是异步更新的，刚写的文档可能要几秒才搜得到

CPU 峰值怎么处理

Wiki 的附件增长比正文快，图片一年能占几 GB。

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。

• Outline 必须接 OIDC 或第三方登录，没有本地账号，部署前要先有身份源
• 导出 Markdown 能保底，但层级和附件链接通常要手工修
• 只备份了数据库，恢复后所有图片都是裂的
• 用默认检索搜中文，怎么搜都只有标题命中
• 把 Wiki 放在没有身份源的环境，最后全员共用一个账号

性能优化的第一步，是知道自己现在有多慢。