Tracearr consume 2 GB de RAM en Unraid y su UI muestra lentitud
En un servidor Unraid con Xeon de ocho núcleos y 16 GB de RAM, Tracearr usa 2 GB en reposo y responde con lentitud al consultar la base de datos.
El usuario GazelleInitial2050 instaló Tracearr en su servidor Unraid y observó que el contenedor consume 2 GB de RAM en estado inactivo. Al abrir la interfaz web, la respuesta es notoriamente lenta, sobre todo al extraer datos de la base interna. El hardware disponible es un Xeon antiguo de ocho núcleos y 16 GB de DDR4, suficiente para muchas aplicaciones de contenedores.
En contraste, el contenedor de Tautulli muestra apenas 108 MB de uso y responde rápidamente, aunque realiza menos trabajo. La diferencia sugiere que Tracearr necesita más memoria para mantener su base de datos en caché y para gestionar la indexación de medios, lo que puede afectar al rendimiento en sistemas con recursos limitados.
Tracearr está basado en Radarr y Sonarr, y su arquitectura incluye un proceso de SQLite o PostgreSQL según la configuración. Cuando la UI solicita información, el backend ejecuta consultas que pueden bloquear el hilo principal si la base está fragmentada o si el número de entradas supera ciertos umbrales. En entornos de bajo consumo, es habitual ajustar los parámetros de caché o migrar a una base de datos externa más robusta.
Para mitigar el consumo, se recomienda:
- Limitar la cantidad de series y películas que el índice gestiona simultáneamente.
- Configurar la base de datos para que se ejecute en un contenedor separado con mayor asignación de RAM.
- Reducir la frecuencia de escaneos automáticos o programarlos en horarios de baja carga.
- Revisar los logs en busca de errores de bloqueo o consultas lentas.
Aunque el consumo de 2 GB puede parecer elevado, no es anómalo para una instalación con un catálogo extenso. Sin embargo, si el número de medios es modesto, el comportamiento indica que la configuración predeterminada podría estar sobredimensionada para el hardware disponible.
Qué implica para los administradores: antes de desplegar Tracearr en entornos de producción, es clave dimensionar la memoria en función del tamaño del catálogo y considerar una base de datos externa. Ajustar los intervalos de escaneo y monitorizar los logs permitirá evitar cuellos de botella y mantener la UI ágil.
