Speicherprobleme auf n8n Cloud nach letztem Update

Fragen
1

Hallo n8n Community,

Ich habe nach dem letzten n8n-Update ein ernstes Speicherleck auf meiner n8n Cloud-Instanz.

Meine Workflows funktionierten bis zum 18. Mai einwandfrei und liefen die letzten 6 Monate zuverlässig. Ich habe in der letzten Woche keine Workflow-, Node-, Credential-, Konfigurations- oder Umgebungsvariablenänderungen vorgenommen.

Nach dem letzten n8n-Versionsupdate begannen mehrere Produktions-Workflows während der Ausführung zu fehlschlagen. Wenn diese Workflows ausgeführt werden, wird die Instanz instabil oder reagiert nicht mehr, Automatisierungen werden nicht mehr ausgeführt und die Instanz läuft schließlich aus dem Speicher.

Ich habe bereits versucht, gespeicherte Ausführungen zu löschen, den Ausführungsverlauf zu reduzieren und Wait-Nodes zu entfernen, um die Speichernutzung zu verringern, aber das Problem besteht weiterhin. Auch nach dem Löschen von Ausführungen geht die Instanz beim erneuten Ausführen der Workflows noch immer aus dem Speicher oder stürzt ab.

Dies hat nur nach dem Update angefangen, daher möchte ich verstehen, ob es kürzliche Änderungen in n8n Cloud im Zusammenhang mit Speicherhandhabung, Ausführungsverhalten, untergeordneten Ausführungen, Workflow-Parallelität oder Node-Verhalten gab.

Ich würde mich über Anleitung vom n8n-Team oder der Community freuen, wie ich dies debuggen und ermitteln kann, was den Speicherspitzenwert verursacht.

Ich würde auch gerne wissen, ob jemand anderes nach dem letzten Update dasselbe Problem hat oder ob dies nur auf meiner Instanz auftritt.

Was ist die Fehlermeldung, falls vorhanden?

Das Hauptproblem ist, dass der Speicher während der Workflow-Ausführung ausgeht.

In der Ausführungsliste werden die Workflows als Fehler angezeigt.

Einige kürzliche fehlgeschlagene Ausführungs-IDs sind:

Ausführungs-ID: 1074560
Status: Fehler
Gestartet: 21. Mai, 12:53:34
Laufzeit: 11.722s

Ausführungs-ID: 1074559
Status: Fehler
Gestartet: 21. Mai, 12:53:31
Laufzeit: 5.182s

Workflow:

Dies sind Produktions-Workflows, daher kann ich das vollständige Workflow-JSON nicht öffentlich teilen, da es Geschäftslogik, Credentials und Integrationen enthält.

Von dem letzten Node zurückgegebene Ausgabe

Die Workflows fehlschlagen, bevor sie erfolgreich abgeschlossen werden. Der Ausführungsstatus zeigt Fehler an, und das Hauptproblem ist ein Speichermangel auf Instanzebene.

In einigen Fällen schlagen die Ausführungen sehr schnell fehl, z. B. innerhalb von Millisekunden. In anderen Fällen laufen sie mehrere Sekunden lang, bevor sie fehlschlagen.

Die Instanz wird auch instabil oder reagiert nicht mehr, wenn die Workflows ausgeführt werden.

Informationen zu Ihrem n8n-Setup

n8n-Version:
n8n Cloud neueste aktualisierte Version

Datenbank:
n8n Cloud verwaltete Datenbank.

n8n EXECUTIONS_PROCESS-Einstellung:
n8n Cloud verwaltete / nicht direkt von mir konfigurierte.

n8n wird ausgeführt über:
n8n Cloud.

Betriebssystem:
n8n Cloud verwaltete / nicht zutreffend.

Zusätzliche Hinweise

Ich habe kürzlich den nächsten Jahresplan bezahlt und befinde mich im Pro 1 Plan. Die Workflows waren vor dem letzten Update stabil. Dieses Problem trat nach dem Update auf, ohne dass Änderungen meinerseits erfolgten.

Ich möchte Folgendes wissen:

  1. Wie kann ich identifizieren, welcher Workflow oder Node den Speicherspitzenwert verursacht?
  2. Gab es ein kürzliches n8n-Update, das die Speichernutzung, Ausführungshandhabung, Workflow-Parallelität oder das Node-Verhalten geändert hat?
  3. Gibt es einen Workaround, Patch, Rollback-Option oder empfohlene Einstellung, um die Instanz zu stabilisieren?
2

Willkommen in der n8n-Community @Asher_TMT
1- Nein
2- Ich habe keine Regressionsfehler gefunden
3- Um das System zu stabilisieren, während du das untersuchst, versuche, weniger Dinge gleichzeitig auszuführen, die Größe der verarbeiteten Daten zu reduzieren, große Dateien im Workflow zu vermeiden und sehr aufwändige Prozesse in kleinere Teile aufzuteilen. Falls ein Prozess sehr aufwändig ist, könnte es sich lohnen, diesen Schritt zu einem externen Service zu verlagern und n8n nur für die Orchestrierung zu nutzen.

3

und verwenden Sie keine Loop-Knoten. Besonders bei großen Mengen an Elementen. Sie sind sehr verarbeitungsintensiv.

4

Seit dem letzten Update haben wir vieles reduziert, aber das Besorgniserregende ist, dass die Workflows die letzten 6 Monate einwandfrei funktioniert haben. Zuvor habe ich deutlich schwerere Lasten verarbeitet, und N8N ist nie abgestürzt. Jetzt stürzt es sogar ab, obwohl ich nur etwa 60% dieser Last verarbeite.

5

@Asher_TMT
Haben die Workflows, die nach dem Update fehlgeschlagen sind, eine binäre Verarbeitung/KI-Knoten/Schleifen oder hohe Parallelität? Und verbessert sich das Verhalten, wenn du parallel Ausführungen vorübergehend reduzierst?

6

Ich sehe dieses Muster diese Woche bei mehreren n8n Cloud Instanzen. Das ist kein Workflow-Konfigurationsproblem, sondern sieht nach einer Memory-Regression im letzten Update aus.

Zwei Diagnosefragen:

  • Nutzen deine Workflows Sub-Workflow Nodes? Dort gibt es aktuell ein bekanntes Memory-Leak-Muster.

  • Crasht es immer am gleichen Node oder zufällig?

Reduziere als Sofortmaßnahme die parallelen Ausführungen auf 1 in den Workflow-Einstellungen — stabilisiert die Instanz während du debuggst.

Wenn du mir die verwendeten Node-Typen nennst (keine Credentials nötig), kann ich gezielter helfen.

7

Hi @Kemal_Automation, guten Morgen!
Laut Community-Richtlinie dürfen wir Antworten, die bereits im Thread vorhanden sind, nicht wiederholen.
Könntest du bitte deine Antwort überprüfen und bestätigen, ob es Redundanzen mit den bereits eingetragenen Antworten gibt?