Linux上Jellyfin的资源占用高吗

Linux上Jellyfin的资源占用情况因使用场景、硬件配置及优化措施而异，整体属于轻量级至中等负载应用。

一、基础资源占用（低负载场景）

• CPU：串流播放（无转码）时，CPU占用极低，约0.36%-20%（取决于视频分辨率和硬件加速支持）；转码播放（如1080p转720p）时，CPU占用会升至50%-60%（未开启硬解时可能更高）。
• 内存：串流播放时，内存占用约500MB-1GB；转码或多用户场景下，内存占用会增加至1-2GB（如5个用户同时在线观看不同视频时，内存占用约1.2GB）。
• 磁盘I/O：低负载时磁盘I/O较低，主要消耗在媒体文件读取；高分辨率视频（如4K）或频繁访问时，I/O负载会适度上升。

二、高负载场景资源占用

当处理4K视频串流（尤其是转码）或多用户（超过10人）同时访问时，资源占用会显著增加：

• CPU：可能超过50%（未开启硬解时甚至达到80%以上），转码4K视频对CPU性能要求较高。
• 内存：需要2GB以上内存，若开启多个服务（如插件、刮削功能），内存占用可能进一步增加。
• 磁盘I/O：高分辨率视频的读取和传输会导致I/O负载升高，SSD可显著缓解这一问题。

三、影响资源占用的关键因素

1. 硬件加速：开启Intel Quick Sync（QSV）、NVIDIA CUDA或AMD AMF硬解后，CPU占用可降低30%-50%（如转码1080p视频时，CPU占用从60%降至30%以下）。
2. 转码需求：转码是资源消耗的主要来源，若客户端支持原生播放（如直接串流1080p视频而不转码），资源占用会大幅减少。
3. 媒体文件格式：**H.265（HEVC）比H.264（AVC）**更高效，相同画质下文件更小，可降低CPU和网络负载；VP9编码对CPU要求较高，但适合高分辨率视频。
4. 并发用户数：用户数量越多，CPU、内存和网络负载越高（如10个用户同时观看4K视频，CPU占用可能达到80%以上）。

四、优化资源占用的常用方法

1. 开启硬件加速：在Jellyfin设置中启用对应GPU的硬解功能（如Intel QSV、NVIDIA CUDA），可显著降低CPU占用。
2. 调整配置参数：
   • 限制并发连接数（如将MaxConcurrentSessions设置为50，避免过多用户同时访问）；
   • 增加缓存大小（如将CacheSize设置为512MB，减少重复读取媒体文件的次数）；
   • 关闭不必要的插件（如刮削、主题插件），减少后台进程的资源消耗。
3. 升级硬件：
   • 使用SSD替代机械硬盘，提升媒体文件读取速度；
   • 增加内存（如从8GB升级至16GB），应对多用户或高分辨率视频的需求；
   • 使用支持硬解的GPU（如Intel i5/i7的核显、NVIDIA GTX 10系列及以上），提升转码性能。
4. 使用Docker部署：Docker容器可隔离资源，避免与其他应用冲突，且镜像优化较好（如LinuxServer.io的Jellyfin镜像），资源占用更稳定。

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