![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f5567048117235fc563b800c818b02269d72a9a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc25vd3N1bm55JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lNWZhMDQ0MGFkZjRkMjJmOWQ1ODUzZjI5YjJhN2E2ZQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db94a88f6cf9e938ab24506912fd5e25e)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント2件
- 注目コメント
- 新着コメント
![snowsunny snowsunny](https://cdn.profile-image.st-hatena.com/users/snowsunny/profile.png)
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
メモリが少ない環境(低価格レンタルサーバー等)でassets:precompile等の重い処理が失敗する場合の対処法 - Qiita
概要説明 メモリが少ない環境、例えばDigitalOcean(以下DO)の最安プランだと512MB。 こういう環境でRa... 概要説明 メモリが少ない環境、例えばDigitalOcean(以下DO)の最安プランだと512MB。 こういう環境でRailsのassets:precompile等の大量にメモリを使う処理を実行するとOut Of Memory(以下OOM)で処理がKillされてしまう事がありました。 今回はその具体的な例を書きながらその対処法を書いてみたいと思います。 問題発生 > 焦る自分 > 対処 > 解決まで それでは早速、問題発生から対処、解決までを時系列で簡単に説明して行きたいと思います。 今回はRailsアプリを、DOのサーバーにCapistranoでデプロイ中にassets:precompileが失敗した例を使って説明していきます。 ※この問題が発生した簡単な環境説明を下の方に書いたので、興味があれば是非そちらも見てみて下さい。 Railsアプリの更新、修正が完了。 ↓ Stagingにデプ
2017/11/02 リンク