Linux 上优化 Jenkins 资源利用的实用方案
一 基线评估与容量规划
- 明确负载特征：统计并发构建数、构建时长、插件数量与构建产物体积，识别 CPU、内存、磁盘 I/O 的瓶颈点。
- 设定资源基线：生产环境建议至少4 核 CPU + 8GB 内存，更稳妥为8 核 + 16GB；构建日志与制品建议使用SSD以降低 I/O 瓶颈。
- 建立监控：在主机侧使用htop/glances/btop观察资源使用；在 JVM 侧开启GC 日志以便定位 GC 停顿与内存压力，配合Java VisualVM/JConsole远程查看堆与线程。
- 设定目标：将Master 仅用于调度、重任务下沉到Agent；按负载逐步调整并发与资源配置，避免一次性过度调大。
二 JVM 与系统层优化
- 合理设置堆与 GC：将**-Xms与-Xmx设为相同值以避免运行期扩缩堆带来的抖动；Java 8 可使用G1GC**（如：
-XX:+UseG1GC），Java 11+ 默认 GC 通常已较优；开启GC 日志便于长期观测。
- 精简容器/启动参数：如无图形界面，设置**-Djava.awt.headless=true**；避免在参数中滥用会抢占内存的选项（如**-XX:+AggressiveHeap**）。
- 调整文件描述符与网络：适度提升ulimit -n；在CentOS/RHEL可优化内核网络参数（如net.core.somaxconn、net.core.rmem_max、net.core.wmem_max）以提升高并发下的稳定性。
- 示例（Debian/Ubuntu 常见路径）：编辑**/etc/default/jenkins**，设置
JAVA_ARGS=“-Xms2g -Xmx2g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseG1GC -Xlog:gc*:file=/var/log/jenkins/gc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=10M”。
三 构建与流水线治理
- 控制并发与分布：按节点资源设置Master/Agent 的 Executors数量，避免无节制并行；将重量级任务放到 Agent，保持 Master 轻量。
- 避免主节点重脚本：减少在主节点执行的复杂 Groovy（如频繁使用 JsonSlurper、Jenkins.getInstance、HttpRequest 等），降低主节点 CPU/内存压力。
- 设置构建超时：为 Job 配置超时（如30 分钟），防止挂起长期占用资源。
- 精简与并行：删除冗余步骤、对可并行任务使用parallel；为依赖下载启用缓存（如 Maven/Gradle 本地/远程缓存），缩短构建时间并降低重复消耗。
- 资源隔离与节流：对争用端口/数据库等资源使用Throttle Concurrent Builds插件或在流水线中分段执行，减少冲突与抖动。
四 存储与清理策略
- 配置“丢弃旧构建”：在 Job 级设置保留天数与最大构建数，自动清理历史构建与产物，避免磁盘被占满与查询变慢。
- 分离大目录：将JENKINS_HOME指向大磁盘；在“系统管理 → 系统配置 → 高级”中分别调整工作空间根目录与构建记录根目录，避免单盘成为瓶颈。
- 制品与日志归档：对归档制品使用外部对象存储（如企业内网 Nexus/Artifactory/对象存储），定期清理工作区与旧日志。
- 定期维护：例行更新 Jenkins 与插件、移除未使用插件，减少启动与运行期开销。
五 架构扩展与高可用
- 横向扩展：搭建Master–Agent架构，按 CPU/内存/磁盘配置多类 Agent，按标签调度任务，平滑应对峰值。
- 弹性代理：使用Docker/Kubernetes按需启停轻量代理，结合镜像/模板快速扩容与回收。
- 高可用：多 Master 分域承载、健康检查与故障转移；为关键流水线配置重试/降级策略，保障交付连续性。
- 代理资源管理：为 Agent 设置合理的标签、执行器数量与资源配额，避免单 Agent 过载。
