Diagnóstico de Lentidão em Servidores Linux com Docker

Se o sistema estiver lento, travando ou demorando para responder, é importante verificar alguns pontos no servidor:

• Uso de CPU

• Uso de Memória RAM

• Carga do servidor

• Espaço em disco

• Containers Docker

• Logs de erro

Este guia mostra como identificar rapidamente possíveis problemas.

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1️⃣ Verificar tempo que o servidor está ligado e carga

Execute:

uptime

Exemplo:

17:45:21 up 3 days,  4:12,  1 user,  load average: 0.85, 0.92, 1.05

Significado

Campo	Descrição
up	tempo que o servidor está ligado
load average	carga média do servidor

Interpretando o Load Average

Regra geral:

• valor igual ao número de CPUs → carga normal

• valor muito maior que CPUs → servidor sobrecarregado

Exemplo:

Servidor com 2 CPUs

load average: 6.50

Isso indica sobrecarga no processador.

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2️⃣ Verificar consumo de CPU e memória em tempo real

Execute:

top

Esse comando mostra:

• uso de CPU

• uso de memória

• processos ativos

Exemplo:

PID USER %CPU %MEM COMMAND
2451 root 80.2  5.1 node
1310 root 15.0  2.8 postgres

Campos importantes

Campo	Descrição
%CPU	uso do processador
%MEM	uso da memória
COMMAND	processo executado

Se algum processo estiver com CPU muito alto, pode indicar problema.

Para sair:

CTRL + C

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3️⃣ Listar processos que mais usam CPU

ps aux --sort=-%cpu | head

Exemplo:

USER       PID %CPU %MEM COMMAND
root      2451 92.0  5.2 node
postgres  1310 10.5  3.0 postgres

Esse comando mostra os processos que mais utilizam CPU.

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4️⃣ Listar processos que mais usam memória

ps aux --sort=-%mem | head

Isso mostra os processos que estão consumindo mais RAM.

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5️⃣ Verificar uso total de memória

free -h

Exemplo:

              total        used        free
Mem:           8Gi        6.4Gi        1.0Gi
Swap:          2Gi        0.2Gi        1.8Gi

Interpretação

Campo	Significado
total	memória total
used	memória utilizada
free	memória livre

Se a memória estiver quase totalmente utilizada, o servidor pode ficar lento.

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6️⃣ Verificar espaço em disco

df -h

Exemplo:

Filesystem      Size  Used Avail Use%
/dev/vda1        80G   70G   10G  88%

⚠️ Se o disco chegar próximo de 100%, o sistema pode parar de funcionar.

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7️⃣ Verificar containers Docker

Para listar containers ativos:

docker ps

Exemplo:

CONTAINER ID   NAME        STATUS
a8f8e2c1       backend     Up 3 days
c7e1b9e2       postgres    Up 3 days
d2a7c1e4       redis       Up 3 days

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8️⃣ Ver consumo de CPU e memória dos containers

Execute:

docker stats

Exemplo:

NAME        CPU %     MEM USAGE
backend     85.20%    600MiB
postgres    10.30%    400MiB
redis        1.00%     50MiB

Interpretação

Situação	Possível causa
CPU muito alto	loop ou processamento intenso
memória crescendo	vazamento de memória
container reiniciando	erro na aplicação

Para sair:

CTRL + C

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9️⃣ Verificar logs de containers

Se algum serviço estiver com erro:

docker logs nome_container

Exemplo:

docker logs backend

Para acompanhar em tempo real:

docker logs -f backend

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🔟 Verificar containers reiniciando

Containers reiniciando indicam erro na aplicação.

Execute:

docker ps -a

Se aparecer algo como:

Restarting (1) 5 seconds ago

Significa que o container está entrando em loop de erro.

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1️⃣1️⃣ Verificar uso de recursos do Docker

Para ver quanto espaço o Docker está usando:

docker system df

Exemplo:

TYPE            TOTAL     ACTIVE    SIZE
Images          12        4         3.2GB
Containers      5         5         200MB
Volumes         6         6         1.1GB

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1️⃣2️⃣ Verificar logs do sistema

Alguns erros aparecem nos logs do sistema:

journalctl -xe

Ou logs recentes:

journalctl -n 100

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1️⃣3️⃣ Verificar rede e conexões

Se o sistema estiver lento para responder API:

ss -tulnp

Mostra portas abertas e conexões.

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1️⃣4️⃣ Verificar carga do banco de dados

Se usar Postgres dentro de Docker:

docker exec -it postgres psql -U postgres

Depois:

SELECT * FROM pg_stat_activity;

Isso mostra consultas em execução.

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🚨 Problemas mais comuns

CPU muito alta

Possíveis causas:

• loop infinito em aplicação

• automações executando sem controle

• filas de processamento

• consultas pesadas no banco

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Memória alta

Possíveis causas:

• vazamento de memória

• containers acumulando cache

• muitas conexões abertas

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Disco cheio

Possíveis causas:

• logs acumulados

• uploads

• backups antigos

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Container reiniciando

Possíveis causas:

• erro na aplicação

• variável de ambiente incorreta

• banco indisponível

• erro de conexão API

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📋 Informações importantes para diagnóstico

Se o sistema estiver lento, envie:

uptime

top

free -h

df -h

docker ps

docker stats

Essas informações ajudam a identificar rapidamente o problema.

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💡 Dica para suporte técnico

Sempre verifique:

• containers reiniciando

• CPU acima de 80%

• memória acima de 90%

• disco acima de 90%

Esses são os principais motivos de lentidão em sistemas SaaS rodando em Docker.