Dify 中的 Signal Killed 问题排查指南
近半个月一直被 signal: killed 这个报错困扰，主要是由于我的代码节点都很简单，且报错均为偶发，本文结合容器原理、Dify 架构，给出排查方法和常用命令。
一、Dify 容器结构理解
Dify 的后台在现代版本中主要由以下几类进程组成：
类型 | 说明 | 容器/进程 |
|---|---|---|
API server | 提供 HTTP 接口，处理前端请求和工作流调度 | /app/api/.venv/bin/python |
Next Server | 工作流的子进程，负责节点执行 | 通常每个工作流启动一个或多个 |
Sandbox / Python Node 容器 | 执行 Python 代码节点，隔离资源 | Docker 容器或者独立进程 |
注意：默认情况下，Dify 可能会启动多个 Next Server，每个 Next Server 内部再调度 Python Node。
所以即使你看到只有一个节点报错，也可能是资源竞争或者超时导致被操作系统直接 Killed。
二、Signal Killed 的常见原因
内存不足 (OOM, Out Of Memory)
当 Python 节点执行复杂计算（如向量相似度计算、大型列表处理）时，如果容器分配的内存不够，Linux 会触发 OOM Killer，直接杀掉进程，日志通常显示 signal: killed。
CPU 过高 / 超时（这是我出现问题的原因，sandbox服务cpu直接干到了107%！）
Dify 默认每个节点有 执行超时（15秒）。
如果节点计算量大，CPU 占用持续过高，容器可能超时，抛出 timeout error。
这与 容器数量、工作流并发直接相关。
多容器初始化延迟
每个 Python Node 都可能启动独立环境（venv + 依赖），首次执行耗时大。
对于连续调用的工作流，如果总执行时间超过节点超时，也会报错。
三、常用排查命令
1. 查看容器状态
docker ps -a查看 Dify 启动了哪些容器，是否有异常退出的。
注意观察 STATUS 字段，例如 Exited (137) 表示被系统 Kill（OOM）。
2. 查看日志
docker logs <container_name>查看 Next Server 或 API Server 日志。
Python 节点报错通常在 Next Server 日志里。
3. 容器资源占用（主要排查手段，看内存和CPU使用率）
docker stats实时监控 CPU / 内存 / 网络使用情况。
重点观察 Python Node 容器，是否占满内存导致 Kill。
4. 主机 OOM 日志
dmesg | grep -i "killed process"查看系统是否触发 OOM Killer。
可以对照被杀掉的 PID，确认是哪个容器或进程。
5. 查看工作流节点超时设置
Dify 配置文件或工作流界面可设置节点超时。
对于大数据处理节点，可适当调高 timeout。
四、常用优化手段
减少并发节点数（我采用的手段，我为了结构清晰，用了太多简单代码的节点），在高内存或高 CPU 需求场景下，控制同时执行的工作流数量。
增加容器资源限制，加服务器资源。
对大列表或矩阵计算，尝试拆成小批次（但可能会出现1的问题）。
复用容器 / 延迟初始化，避免每次调用 Python Node 都初始化依赖环境。
五、示例排查流程
假设某个工作流 Python 节点经常报 signal killed：
通过 docker ps 查看对应 Next Server 容器是否频繁重启。
通过 docker stats 查看 CPU / 内存占用是否异常。（主要）
通过 dmesg 或主机日志确认是否 OOM。
如果内存不足：
增加容器内存限制。
拆分节点计算。
如果CPU超高：
合并节点。
优化 Python 代码执行效率。
六、总结
timeout error 和 signal killed 多是 资源与超时问题，并非代码逻辑错误。
关键在于理解 Dify 容器与工作流关系：
API → Next Server → Python Node 容器。
常用排查命令：
docker ps -a / docker logs / docker stats / dmesg
优化策略：
控制并发，增加资源，拆分任务，调整 timeout。
掌握这些方法，能够快速定位 Dify 的容器级别问题，避免工作流因资源瓶颈失败。