1. 兇手抓到了：kswapd0 (PID 44)

   • CPU 48.4%：kswapd0 是 Linux 核心負責「回收記憶體」的程序。當它佔用這麼高 CPU 時，代表實體記憶體嚴重不足，系統正瘋狂地試圖把資料搬去 Swap（虛擬記憶體）來清出空間。

   • 結果：CPU 的 97.0 sy (System usage) 證實了這一點。您的 CPU 有 97% 的時間都在處理核心雜務（記憶體管理），只有 3.0% 的時間在跑您的應用程式。

2. 記憶體與 Swap 全部爆滿

   • RAM: 1968.0 total, 53.9 free (幾乎為 0)。

   • Swap: 512.0 total, 511.8 used (100% 滿)。

   • Avail Mem: 1.5 avail (這是最危險的數字，系統完全沒有餘裕，下一個新請求進來就會觸發 OOM Killer 殺掉程式)。

3. Load Average 異常飆高

   • Load Average: 43.28。

   • 對於一台 2GB RAM 的機器（通常是 1核或 2核），Load 超過 2~4 就已經很慢了。43 代表有 40 幾個程序在排隊等待 CPU，但 CPU 正被 kswapd0 綁架中。

🛡️ 長期解法 (治本)

1. 增加 Swap (最推薦，省錢且有效)

您的 Swap 只有 512MB，太小了。對於 2GB 的機器，建議給它 2GB ~ 4GB 的 Swap 緩衝。這不會讓速度變快，但能防止當機。

# 1. 關閉現有 swap
sudo swapoff -a

# 2. 建立一個 4GB 的 swap file
sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=4096
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile

# 3. 啟用
sudo swapon /swapfile

# 4. 寫入 fstab 確保重開機還在
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

2. 限制 Docker 記憶體

防止某個容器（例如 MLflow 或 Jenkins）把整台機器拖垮。在 docker-compose.yml 中加上限制：

services:
  mlflow:
    # ...
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 400M  # 限制 MLflow 最多吃 400MB

  db:
    # ...
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 300M

3. 調整 Java Heap (針對 Jenkins)

如果您一定要在這台跑 Jenkins，請務必限制它的 Java 記憶體上限 (Xmx)，否則它會預設吃掉大部分 RAM。

• 在 Jenkins 的 JAVA_OPTS 加入 -Xmx512m。