GitLab在Linux上的性能调优技巧

硬件配置优化

• CPU：至少配置4核CPU（中型团队建议8核以上），确保GitLab处理Web请求、后台任务等场景的并发能力。
• 内存：最低要求4GB（推荐8GB及以上，大型部署建议16GB以上），避免内存不足导致进程频繁换页或崩溃。
• 存储：优先使用SSD替代HDD，提升磁盘IO性能（尤其是仓库克隆、推送及数据库操作）；确保存储空间充足（建议预留20%以上剩余空间）。

GitLab核心配置调整

• Puma（Web服务器）优化：修改/etc/gitlab/gitlab.rb，减少工作进程数（puma['worker_processes'] = 2，2-4核机器建议2个）和每个进程的线程数（puma['max_threads'] = 4、puma['min_threads'] = 2），降低内存占用（默认配置可能为CPU核心数的2倍，对小内存服务器不友好）。
• Sidekiq（后台任务）优化：降低并发数（sidekiq['max_concurrency'] = 10、sidekiq['min_concurrency'] = 5），并通过sidekiq['queue_groups'] = ['*']让所有队列共享一个进程，减少内存消耗（默认25个并发对8GB机器来说过高）。
• Unicorn（旧版本兼容）优化：若使用13.0以下版本，调整unicorn['worker_processes']为CPU核心数+1（如4核机器设为5），避免过多进程竞争资源。

数据库性能调优

• PostgreSQL配置优化：限制共享缓冲区大小（postgresql['shared_buffers'] = "512MB"，默认可能为总内存的25%，调整为10%-25%更合理）、减少工作进程数（postgresql['max_worker_processes'] = 4），避免数据库成为性能瓶颈；定期执行VACUUM和ANALYZE命令，清理无用数据并优化查询计划。

缓存策略优化

• Redis缓存配置：启用Redis缓存会话、后台任务等数据（gitlab_rails['redis_cache_instance'] = "redis://127.0.0.1:6379"），并设置内存限制（redis['maxmemory'] = "2GB"），避免Redis占用过多内存；优先使用Redis而非本地内存缓存，提升缓存命中率。
• Git LFS使用：对于大文件（如视频、二进制文件），启用Git LFS（git lfs install）管理，将大文件存储在独立存储路径（而非Git仓库），减少仓库体积和克隆时间。

存储空间优化

• 启用Swap分区：即使优化后，高峰时段仍可能内存不足，建议为8GB服务器添加2-4GB Swap（fallocate -l 2G /swapfile→chmod 600 /swapfile→mkswap /swapfile→swapon /swapfile→添加到/etc/fstab）；调整vm.swappiness=10（默认60），减少系统过度使用Swap的倾向。
• 清理无用数据：定期运行gitlab-rake gitlab:cleanup:orphan_repository_files清理孤儿文件，使用git filter-repo工具去除仓库历史中的大文件（如误提交的GB级文件），并通过GitLab控制台执行Repository.repack压缩仓库数据。
• 调整存储路径：修改/etc/gitlab/gitlab.rb中的git_data_dir，将仓库数据存储到单独的分区（如/data/gitlab），避免占用系统分区空间；对于大附件、备份文件，配置对象存储（如Amazon S3、MinIO），减轻服务器存储压力。

监控与维护

• 系统监控：使用Prometheus+Grafana搭建监控体系，实时监控CPU、内存、磁盘IO、GitLab服务状态（如Puma、Sidekiq的并发数、队列长度），及时发现性能瓶颈；通过htop、free -h、gitlab-ctl status命令手动检查资源使用情况。
• 日志管理：开启GitLab日志轮转（gitlab_rails['log_rotate_frequency'] = 'daily'、gitlab_rails['log_max_size'] = '200MB'），避免日志文件过大占用磁盘空间；定期清理过期日志（如每月清理一次）。
• 版本升级：及时升级到GitLab最新稳定版本（如每月发布的patch版本），获取性能优化补丁和安全修复（如15.0版本对Sidekiq内存使用的优化）。