puma はメモリ食い puma にして喜んでたけど二時間後くらいに NewRelic で様子を見てみたらメモリ 90% 以上消費してて swap ファイルもめっちゃでかいのができてて暴発一歩手前になってた。 一旦 puma をシングルモードからクラスターモードに変えて puma_worker_killer を導入し、 worker を定期的に再起動するようにした。ただ restart 後のメモリ増加傾向は変わらない。 引き続き NewRelic で様子を見ていると Python2 が一番メモリを食っている。このブログは Syntax Highlighting に Python の Pygments を pygments.rb 越しに使っている。これまで unicorn の worker プロセス 2 個で動かしていたときには最大でも Python のプロセスは 2 個で事足りてたけど、
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