Matomo 5.2.0版本归档任务内存泄漏问题分析与解决方案
2025-05-10 14:36:20作者:段琳惟
问题背景
Matomo是一款流行的开源网站分析平台,在5.2.0版本更新后,许多用户报告在执行归档任务(core:archive)时遇到了内存耗尽的问题。这一问题尤其影响拥有大量网站(超过700个)的实例,导致定期执行的归档任务失败。
问题表现
用户在执行归档任务时,会收到类似以下错误信息:
Allowed memory size of 268435456 bytes exhausted (tried to allocate 28672 bytes)
即使将内存限制提高到256MB甚至更高,问题仍然存在。相比之下,在5.2.0版本之前,同样的任务在512MB内存限制下就能正常运行。
根本原因分析
经过Matomo开发团队的调查,发现问题主要源于5.2.0版本引入的新"hits"指标。这一变更导致系统为当前年份的所有报告创建了回溯填充的无效记录(invalidations)。在归档过程中,系统会跳过与未完成归档周期重叠的周期(例如,如果一周中的某天尚未归档,则该周不会被处理),这些被跳过的无效记录会不断累积,最终导致内存耗尽。
解决方案
临时解决方案
-
限制处理数量 使用
--max-archives-to-process参数限制单次运行的归档数量:./console core:archive --max-archives-to-process=500这样可以减少内存使用量,但需要多次运行直到所有无效记录都被处理。
-
减少并发请求 降低并发归档请求数量:
./console core:archive --concurrent-requests-per-website=1这会延长归档时间,但能显著减少内存使用。
-
手动清理无效记录 对于高级用户,可以手动清理与"hits"指标相关的无效记录:
DELETE FROM matomo_archive_invalidations WHERE report = 'Actions_hits' AND ts_started IS NULL AND status = 0;清理后,可以针对特定日期范围重新触发归档。
长期解决方案
Matomo开发团队已经确认这是一个需要修复的问题,并计划在后续版本中解决。建议用户关注官方更新,及时升级到修复版本。
最佳实践建议
- 对于大型Matomo实例,建议监控归档任务的内存使用情况
- 考虑将归档任务拆分为多个小任务,使用不同的时间间隔执行
- 定期检查
archive_invalidations表,确保没有堆积的无效记录 - 在升级前,先在测试环境中验证归档任务的稳定性
总结
Matomo 5.2.0版本引入的内存问题主要影响大规模部署环境,通过合理的任务拆分和参数调整可以有效缓解。开发团队已经意识到这一问题的重要性,预计将在未来版本中提供更彻底的解决方案。在此期间,用户可以采用本文提供的临时解决方案确保系统稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217