Palworld服务器Docker容器内存泄漏问题与自动重启方案
2025-06-30 00:15:12作者:何将鹤
问题背景
在Palworld游戏服务器的长期运行过程中,开发者发现随着运行时间的增加(通常数小时后),服务器会出现各种异常行为。这些异常包括无法拾取伙伴角色进行任务分配、无法获取装配线生产的物品等。经过排查,发现这些现象与内存泄漏问题相关,而简单的容器重启操作能够有效缓解这些问题。
技术分析
内存泄漏是长期运行的服务进程常见问题,表现为进程占用的内存随时间持续增长却不释放。在游戏服务器这类复杂系统中,可能由以下原因导致:
- 游戏对象引用未正确释放
- 资源加载缓存未清理
- 网络连接未正常关闭
- 第三方库的内存管理缺陷
在Docker容器环境下,虽然容器本身提供了资源隔离,但容器内的进程内存泄漏仍会导致容器占用宿主机内存持续增长。当达到系统限制时,轻则影响性能,重则导致服务崩溃。
解决方案
核心思路
通过定时重启Docker容器来主动释放内存,预防内存泄漏导致的系统异常。重启过程需要遵循以下原则:
- 提前通知在线玩家
- 确保游戏数据保存
- 选择低峰时段执行
实现方案
采用Shell脚本结合cron定时任务实现自动化重启,主要包含以下功能模块:
-
预警通知系统:
- 通过RCON协议向游戏服务器发送广播消息
- 支持多级预警(如5分钟前和1分钟前)
- 消息内容包含具体重启倒计时
-
安全保存机制:
- 执行服务器保存命令确保数据持久化
- 在最终重启前确保保存操作完成
-
定时控制:
- 使用cron表达式设置执行计划
- 建议设置为每日多个低峰时段(如示例中的1:15、5:15等)
-
容器操作:
- 使用docker restart命令重启容器
- 确保容器配置保持不变
技术实现细节
#!/bin/bash
# 配置参数
FIRST_WARNING_MINUTES=5 # 首次预警时间(分钟)
FINAL_WARNING_MINUTES=1 # 最终预警时间
DOCKER_CONTAINER="palworld-server" # 容器名称
RCON_CMD="docker exec -it $DOCKER_CONTAINER rcon-cli" # RCON命令前缀
# 分钟级延时函数
sleepForMinutes() {
local seconds=$(($1*60))
[ $1 -gt 1 ] && seconds=$((seconds-60)) # 提前1分钟发最终警告
sleep $seconds
}
# 广播消息生成
generateBroadcast() {
local minutes=$1
local msg="Broadcast Server_rebooting_in"
[ $minutes -gt 1 ] && msg+="_${minutes}_minutes"
[ $minutes -eq 1 ] && msg+="_1_minute"
[ $minutes -eq 0 ] && msg="Broadcast Server_rebooting_now"
echo "$RCON_CMD '$msg'"
}
# 服务器保存
saveGame() {
eval "$RCON_CMD Save" || exit 1
}
# 主流程
saveAndRestart() {
# 首次预警
eval $(generateBroadcast $FIRST_WARNING_MINUTES)
sleepForMinutes $FIRST_WARNING_MINUTES
# 最终预警
eval $(generateBroadcast $FINAL_WARNING_MINUTES)
sleepForMinutes $FINAL_WARNING_MINUTES
# 立即重启通知
eval $(generateBroadcast 0)
saveGame
docker restart $DOCKER_CONTAINER
}
saveAndRestart
部署建议
- 将脚本保存为
/usr/local/bin/palworld-restart.sh - 添加执行权限:
chmod +x /usr/local/bin/palworld-restart.sh - 设置cron任务(示例为每天6个时间点执行):
echo "15 1,5,9,13,17,21 * * * root /usr/local/bin/palworld-restart.sh" > /etc/cron.d/palworld-restart
注意事项
- 确保Docker容器配置了正确的RCON参数(密码和端口)
- 根据实际玩家在线情况调整重启时间点
- 监控服务器日志确认重启后服务正常恢复
- 建议配合监控系统观察内存使用情况
进阶优化方向
- 增加重启前玩家数量检查,避免活跃时段重启
- 添加重启后服务健康检查
- 集成到容器编排系统(如Kubernetes)的存活探针
- 结合日志分析确定最佳重启间隔
通过这种自动化重启方案,可以有效缓解Palworld服务器的内存泄漏问题,提升服务器稳定性,同时将对玩家的影响降到最低。建议配合其他监控工具,形成完整的运维解决方案。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868