Difyを運用していると、「最近レスポンスが遅い」「時々エラーが出る」といったパフォーマンスの問題に直面することがあります。特に複数のDify環境を同居させている場合や、リソースが限られたVPSで運用している場合は注意が必要です。
この記事では、Linuxサーバー上での負荷状況の確認方法と、具体的な対処法について解説します。
目次
1. サーバーの健康診断（負荷状況の確認）
まずは現状を把握しましょう。以下のコマンドを使って、どこにボトルネックがあるかを特定します。
① Dockerコンテナのリソース消費を確認
最も重要なコマンドです。どのコンテナがCPUやメモリを食いつぶしているかが一目瞭然になります。
sudo docker statsチェックポイント：
- CPU %: 特定のコンテナが常に80%を超えていないか？（LLM推論中などは一時的に上がります）
- MEM % / MEM USAGE: メモリ使用量が上限（LIMIT）に張り付いていないか？
② サーバー全体の負荷を確認
Docker以外のプロセスも含めた全体像を把握します。
sudo htop③ ディスク容量を確認
Difyはログやアップロードファイル、ベクターDBのデータなどでディスクを消費します。容量不足は深刻なエラーを引き起こします。
df -h2. 負荷の原因と基本的な対策
診断結果に基づいて対策を行います。
| 原因 | 対策 |
|---|---|
| メモリ不足 | docker-compose.yaml でメモリ制限（limits）を設定する。 または、サーバーのプランを上げてメモリを増設する。 |
| CPU過負荷 | CPUコア数を増やす。 不要なバックグラウンドタスク（重いEmbedding処理など）を見直す。 |
| ディスク圧迫 | 古いログや不要なアップロードファイルを削除する。 外部ストレージ（S3など）の利用を検討する。 |
3. 複数環境運用時の「干渉」対策
1つのサーバーで複数のDify（例：本番環境と検証環境）を動かしている場合、お互いのリソースを奪い合ったり、ネットワーク設定が干渉したりしてレスポンスが悪化することがあります。
特に plugin_daemon コンテナなどがリソース競合を起こしやすい傾向にあります。
解決策1：リソース制限を明示する
各環境の docker-compose.yaml で、CPUとメモリの使用上限を設定し、共倒れを防ぎます。
services: plugin_daemon: ... deploy: resources: limits: cpus: '0.5' # CPUコアを0.5個分に制限 memory: 1024M # メモリを1GBに制限解決策2：Dockerネットワークの分離
デフォルト設定のままだとネットワーク名が重複する可能性があります。明示的にネットワーク名を分けることで、通信の混線を防ぎます。
# 検証環境の docker-compose.yaml
例
networks:
default:
name: dify_dev_network # 本番環境とは別の名前にするまとめ
Difyのレスポンス低下は、ユーザー体験を大きく損ないます。「なんか重いな」と思ったら、まずは docker stats で現状を確認し、適切なリソース配分を行うことが安定運用の鍵です。
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