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Periodic CPU spikes caused by default `healthcheck.js` in Node-RED Docker image

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
52/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
docker, javascript, node.js
Ambito
devops, infrastructure, performance

Direzione di ricerca

Inizia individuando il healthcheck.js predefinito e la configurazione dell’immagine Docker che lo esegue ogni 30 secondi. Confronta il controllo attuale con node /healthcheck.js con le alternative leggere descritte nell’issue e verifica che l’healthcheck scelto continui a confermare la disponibilità del servizio evitando al contempo il picco periodico di CPU segnalato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Periodic CPU spikes caused by default healthcheck in Node-RED Docker image

I recently tried to deliver a Node-RED Docker container to a colleague who is not very familiar with Node-RED and is quite cautious about trusting it in production.

During testing, he noticed a periodic CPU spike every 30 seconds, where CPU usage briefly jumps from ~0.5% to ~6% within less than a second.

After investigation, I found the cause is the default healthcheck.js. The Docker healthcheck executes every 30 seconds and runs node /healthcheck.js, which starts a full Node.js process and performs an HTTP request to check service availability.

While this design is functionally correct, it introduces unnecessary CPU overhead in lightweight or single-node deployments.

I would like to suggest considering a more lightweight healthcheck approach, such as a TCP port check or a lightweight HTTP probe, instead of starting a full Node.js process (node /healthcheck.js) on every check.

Image
Lingua principale
Shell
Stelle
540
Fork
434
Merge medio
24m
PR unite (30g)
5

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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