Сколько RAM нужно для AFFiNE

MAATRIX

AFFiNE выглядит как лёгкая замена Notion — белый интерфейс, блоки, канбан, доска. Но за этим интерфейсом стоит не статический сайт, а Node.js-сервер с GraphQL API, движком синхронизации на CRDT и двумя дополнительными процессами — PostgreSQL и Redis. Поставить его на тот же тариф, что и связку из блога на Hugo, не получится: сервер будет либо падать в OOM при первой одновременной правке документа двумя людьми, либо тормозить так, что курсор будет отставать от нажатий клавиш. Ниже — из чего складывается память AFFiNE, сколько закладывать под разные сценарии и рабочий docker-compose под небольшой VPS.

Из чего состоит AFFiNE и почему это не блог на статике

AFFiNE — гибрид заметок, канбана и вики: один документ может содержать текстовый блок, встроенную таблицу базы данных и рядом — бесконечную доску (whiteboard) с фигурами и стикерами. Технически self-host собирается из трёх компонентов:

• Node.js-сервер — раздаёт собранный фронтенд, отвечает на GraphQL-запросы (аутентификация, workspaces, история версий) и держит WebSocket-соединения для совместного редактирования.
• PostgreSQL — хранит метаданные документов, пользователей, права доступа и снапшоты CRDT-состояния.
• Redis — pub/sub между процессами сервера (когда реплик несколько) и очередь фоновых задач: обработка вложений, экспорт, индексация.

Ключевое отличие от условного DokuWiki или Wiki.js — здесь совместное редактирование работает через Yjs (CRDT), а не через блокировку файла или строки в базе. Пока документ открыт хотя бы одним человеком, его состояние синхронизации живёт в памяти процесса Node.js, а не только в базе. Открыли двадцать документов разными пользователями одновременно — в памяти двадцать активных CRDT-состояний, а не одно. Именно это, а не объём хранимого текста, задаёт реальный расход памяти.

Поэтому вопрос «сколько нужно RAM» для AFFiNE правильнее ставить не как «сколько байт весят мои заметки», а как «сколько людей одновременно редактируют документы прямо сейчас».

Сколько RAM закладывать: по сценариям

Цифры — ориентир для docker-compose на Node.js 20 LTS, PostgreSQL 16 и Redis 7 на Ubuntu 24.04, без внешнего S3 под вложения (файлы лежат локально). Точные мегабайты зависят от версии AFFiNE и профиля нагрузки — считайте это отправной точкой, а не гарантией.

Как и с любым сервисом реального времени, узкое место — не общее число пользователей, а число одновременно активных сессий редактирования. Пятьдесят человек, из которых пишут документы одновременно трое, ведут себя как маленькая команда с точки зрения памяти. Доски (whiteboard) с изображениями и множеством фигур весят в CRDT-состоянии заметно больше, чем текстовый документ той же «видимой» длины — если у вас используются доски активно, закладывайте на ступень выше.

docker-compose: рабочий минимум

Официальный self-host AFFiNE разворачивается контейнером сервера плюс двумя зависимостями. Ниже — компактный вариант под тестовый или личный сервер; для продакшена вынесите пароли в .env и добавьте reverse proxy с TLS.

# docker-compose.yml
services:
  affine:
    image: ghcr.io/toeverything/affine:stable
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3010:3010"
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - AFFINE_SERVER_HOST=affine.example.com
      - AFFINE_SERVER_PORT=3010
      - AFFINE_SERVER_HTTPS=true
      - DATABASE_URL=postgresql://affine:affine_pass@postgres:5432/affine
      - REDIS_SERVER_HOST=redis
    volumes:
      - affine_storage:/root/.affine/storage
      - affine_config:/root/.affine/config
    depends_on:
      - postgres
      - redis
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 1536M

  postgres:
    image: postgres:16-alpine
    restart: unless-stopped
    environment:
      - POSTGRES_USER=affine
      - POSTGRES_PASSWORD=affine_pass
      - POSTGRES_DB=affine
    volumes:
      - affine_pg:/var/lib/postgresql/data
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 512M

  redis:
    image: redis:7-alpine
    restart: unless-stopped
    command: redis-server --maxmemory 128mb --maxmemory-policy noeviction
    volumes:
      - affine_redis:/data
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 192M

volumes:
  affine_storage:
  affine_config:
  affine_pg:
  affine_redis:

Точные названия переменных окружения (AFFINE_SERVER_HOST, DATABASE_URL, REDIS_SERVER_HOST и другие) меняются между релизами — перед запуском на проде сверьте их с .env.example из репозитория toeverything/affine под конкретную версию образа, которую ставите. Секцию deploy.resources.limits в обычном (не Swarm) docker-compose up Docker Compose v2 тоже уважает — это удобный способ заранее увидеть, во что упрётся контейнер, прежде чем это увидит OOM killer.

redis-server --maxmemory-policy noeviction здесь принципиален: AFFiNE использует Redis не только как кеш, но и как очередь фоновых задач. Политика вытеснения allkeys-lru в очереди недопустима — сервер может молча потерять задачу на обработку вложения вместо того, чтобы получить ошибку нехватки памяти и корректно её обработать.

PostgreSQL и Redis: тонкая настройка под небольшую память

На VPS с 2-4 ГБ дефолтные настройки PostgreSQL из официального образа избыточно щедры для конкурентных подключений, но недостаточны по shared_buffers. Базовая правка для небольшого инстанса — через command в compose или отдельный postgresql.conf:

shared_buffers = 128MB
effective_cache_size = 384MB
work_mem = 8MB
maintenance_work_mem = 64MB
max_connections = 50

50 подключений — с запасом: Node.js-сервер AFFiNE держит пул на порядок меньше, но если вы когда-нибудь запустите вторую реплику сервера или добавите метрики, лишний запас не помешает. work_mem не задирайте выше 8-16 МБ на этом объёме RAM — это значение умножается на число одновременных сортировок в запросах, и на слабой машине легко устроить себе своп именно из-за него, а не из-за самого AFFiNE.

Redis под AFFiNE обычно не растёт большим — 128 МБ лимита хватает с запасом для очереди задач и pub/sub на команду до полусотни человек. Если видите, что INFO memory показывает приближение к лимиту, это почти всегда означает застрявшую очередь фоновых задач (например, зависший экспорт), а не органический рост — проверьте логи контейнера affine, а не увеличивайте лимит вслепую.

Как измерить фактическое потребление и поймать OOM заранее

Смотреть на top внутри контейнера бессмысленно — интереснее суммарная картина по всем трём сервисам сразу:

docker stats --no-stream affine postgres redis

Для истории пиков (а не только текущего момента) на Ubuntu с cgroup v2 полезно смотреть memory.peak каждого контейнера:

cat /sys/fs/cgroup/system.slice/docker-$(docker inspect -f '{{.Id}}' affine).scope/memory.peak

На хосте — классика с акцентом на колонку available, а не free:

free -h

               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            3.8Gi       2.6Gi       180Mi        45Mi       1.1Gi       1.0Gi
Swap:           2.0Gi       310Mi       1.7Gi

Тревожный признак — не сам факт использования swap (Linux подкачивает неактивные страницы всегда), а его рост изо дня в день и available ниже 15% от общего объёма в рабочее время. Если видите такую динамику, откройте docker logs affine --tail 200 — чаще всего перед OOM в логе видны повторяющиеся ошибки соединения с Postgres или Redis: сервер начинает пересоздавать соединения быстрее, чем успевает их закрывать.

Что происходит при нехватке памяти и как подстраховаться

Node.js-процесс AFFiNE при нехватке памяти ведёт себя предсказуемо плохо: сначала растут задержки ответа GraphQL (сборщик мусора V8 останавливает event loop на паузы сборки), затем WebSocket-соединения начинают рваться и переподключаться — пользователи видят «Reconnecting...» в углу экрана прямо во время правки документа. Если памяти не хватает совсем, ядро Linux убивает процесс:

Out of memory: Killed process 8842 (node) total-vm:2847012kB,
anon-rss:1523480kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB, UID:1000 oom_score_adj:0

Практические меры на небольшом сервере:

• Своп как подушка, не как решение. 2 ГБ файла подкачки на диске из SSD/NVMe сглаживают кратковременные пики без падения контейнера. Как выставить его правильно — в статье про правильный размер swap для VPS.
• Лимиты памяти на каждый контейнер отдельно, как в примере compose выше — так при утечке или пике падает и перезапускается один сервис, а не вся машина через системный OOM killer, который может выбрать жертвой не тот процесс.
• Ограничьте число одновременных вложений и их размер в настройках workspace, если у команды привычка заливать видео и большие PDF в документы — это не столько про RAM, сколько про диск и время обработки в очереди Redis, которое тоже держит память дольше при больших файлах.
• Если сервер уже показывает признаки нехватки памяти прямо сейчас — короткий чек-лист действий в статье что делать при нехватке RAM.

Когда AFFiNE — не лучший выбор по памяти

Честно: если нужна просто вики для документации команды без досок и real-time совместного редактирования, AFFiNE на память дороже альтернатив. Trilium на Node.js без Postgres и Redis укладывается в разы меньший объём для одиночного пользователя, а Outline Wiki при похожем стеке (Postgres + Redis) не держит в памяти CRDT-состояние досок и заметно легче на команду того же размера. Если же ценность именно в гибриде «заметки + канбан + доска» и живом совместном редактировании — переплата в памяти оправдана, просто закладывайте её заранее, а не узнавайте через неделю эксплуатации.

Отдельно стоит Joplin Server — он ближе к синхронизации заметок, чем к совместному редактированию в реальном времени, и по памяти ощутимо экономнее.

Частые вопросы