优化Free Games Claimer项目的容器CPU使用方案
2025-06-25 07:24:20作者:温玫谨Lighthearted
背景介绍
Free Games Claimer是一个自动领取各大平台免费游戏的开源项目,通常以Docker容器方式运行。在实际使用中,用户发现容器持续运行时CPU占用较高,这引发了关于如何优化资源使用的讨论。
问题分析
默认情况下,Free Games Claimer容器会持续运行,这会导致CPU资源被持续占用。对于只需要定期执行领取操作的用户来说,这种持续运行模式并不经济,特别是当系统资源有限时。
解决方案
方案一:使用定时任务模式
通过修改容器启动命令,可以让容器在执行完领取任务后自动退出,而不是持续运行。具体实现方式是在Docker Compose文件中添加如下命令配置:
command: bash -c "node epic-games; node prime-gaming; node gog; exit 0"
这个配置会让容器依次执行三个平台的领取脚本,完成后立即退出。根据测试,这种方法能有效降低CPU占用。
方案二:结合外部调度工具
更完善的方案是配合外部工具实现定时调度:
- 使用Dockwatch:可以设置容器在特定时间自动启动和停止
- 系统Cron任务:通过crontab设置定时启动容器
- Docker内置调度:某些Docker管理工具提供定时任务功能
性能对比
在持续运行模式下,容器会占用较多CPU资源。而采用定时执行模式后:
- CPU占用仅在执行任务时短暂升高
- 空闲时基本不占用资源
- 内存占用可降至75MB左右
实施建议
- 根据实际需求选择执行频率(每天一次或每周一次)
- 为命令添加适当的延时,确保各平台任务有足够时间完成
- 监控首次运行日志,确认各模块正常工作
- 考虑添加错误处理机制,确保异常情况下也能正常退出
总结
通过将Free Games Claimer从持续运行模式改为定时任务模式,可以显著降低系统资源占用。这种优化特别适合资源有限的运行环境,如家庭NAS、低功耗服务器等。用户可以根据自身需求选择简单的命令修改方案或更完善的调度系统集成方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878