Discord botu hosting için nasıl ücretsiz optimize edilir?

Vito Scalletta

Femtopat
Katılım
23 Kasım 2025
Mesajlar
27
Daha fazla  
Cinsiyet
Erkek
Selamlar. Bir tane Discord botum var bu bot için bir hosting alamadım. Ücretsiz X bir hosting kullanıyorum. 512 MB RAM sınırı var. Şimdiye kadar müzik sistemi için "lavalink" kullansamda artık açamıyorum. YT-DLP sunucuyu direk çökertiyor. Peki ya ben ne yapmalıyım? Bir çözümü var mı başka bir müzik sistemi gibi.
 
Son düzenleyen: Moderatör:
Selamlar. Bir tane Discord botum var bu bot için bir hosting alamadım. Ücretsiz X bir hosting kullanıyorum. 512 MB RAM sınırı var. Şimdiye kadar müzik sistemi için "lavalink" kullansamda artık açamıyorum. YT-DLP sunucuyu direk çökertiyor. Peki ya ben ne yapmalıyım? Bir çözümü var mı başka bir müzik sistemi gibi.
Big O bakılması lazım.
 
Big O bakılması lazım.
Illa big o ile alakali olmak zorunda degil. Dependencylerin kendisi yuksek ram kullaniyor olabilir. Leak olabilir. Memory bloat olabilir.
Nasıl yani. Detay verebilir misiniz?
Big O dedigimiz sey algoritmik zaman ve boyutun soyut bi sekilde gosterimi. Ornegin, N adet element icin, her bir element'i tek tek ziyaret ettigin bir algoritma O(N) zaman'a sahiptir. Ayrica bu ziyaretler sirasinda eger kullandigin ekstra bir storage varsa, ve bu storage'da N sayida obje tutuyorsan, O(N)'de boyuta sahip oluyor.

Bu bir algoritmanin verimliligini olcmek icin kullanilan bir soyut gosterim. N sayida elementi N kere ziyaret ediyorsan, N^2 vs vs seklinde gosteriyoruz. Bi algoritma calisirken ekstra bellek kullaniyorsa ne kadar fazla bellek kullaniyoru anlamaya da yardimci oluyor ama tek basina yeterli bi sey degil.

Ama bunun burda alakasi oldugunu dusunmuyorum. Lavalink JVM uzerinde degil mi? JVM cok ram kullaniyor zaten.
 
Illa big o ile alakali olmak zorunda degil. Dependencylerin kendisi yuksek ram kullaniyor olabilir. Leak olabilir. Memory bloat olabilir.

Big O dedigimiz sey algoritmik zaman ve boyutun soyut bi sekilde gosterimi. Ornegin, N adet element icin, her bir element'i tek tek ziyaret ettigin bir algoritma O(N) zaman'a sahiptir. Ayrica bu ziyaretler sirasinda eger kullandigin ekstra bir storage varsa, ve bu storage'da N sayida obje tutuyorsan, O(N)'de boyuta sahip oluyor.

Bu bir algoritmanin verimliligini olcmek icin kullanilan bir soyut gosterim. N sayida elementi N kere ziyaret ediyorsan, N^2 vs vs seklinde gosteriyoruz. Bi algoritma calisirken ekstra bellek kullaniyorsa ne kadar fazla bellek kullaniyoru anlamaya da yardimci oluyor ama tek basina yeterli bi sey degil.

Ama bunun burda alakasi oldugunu dusunmuyorum. Lavalink JVM uzerinde degil mi? JVM cok ram kullaniyor zaten.
Hocam aslında Big O dememdeki sebep direkt bunun kesin sebebi olduğunu söylemek değildi. Sadece botun kullandığı algoritmaların zaman ve bellek karmaşıklığının incelenmesi gerekebileceğini kastettim.

Eğer bot tarafında kullanılan müzik sistemi veya queue yönetimi gibi kısımlarda verimsiz bir algoritma varsa, bu da düşük RAM’li bir sunucuda ciddi sorunlara yol açabilir. Özellikle 512 MB gibi bir sınırda küçük optimizasyonlar bile fark yaratabiliyor.

Ama dediğiniz gibi Lavalink’in JVM üzerinde çalışması da ciddi RAM tüketimine sebep olabilir. Bu durumda sorun algoritmadan çok dependency veya JVM overhead’inden de kaynaklanıyor olabilir.

Benim demek istediğim kısım, bot tarafındaki kodun da analiz edilmesi gerektiğiydi hocam.
 
Hocam aslında Big O dememdeki sebep direkt bunun kesin sebebi olduğunu söylemek değildi. Sadece botun kullandığı algoritmaların zaman ve bellek karmaşıklığının incelenmesi gerekebileceğini kastettim.

Eğer bot tarafında kullanılan müzik sistemi veya queue yönetimi gibi kısımlarda verimsiz bir algoritma varsa, bu da düşük RAM’li bir sunucuda ciddi sorunlara yol açabilir. Özellikle 512 MB gibi bir sınırda küçük optimizasyonlar bile fark yaratabiliyor.

Ama dediğiniz gibi Lavalink’in JVM üzerinde çalışması da ciddi RAM tüketimine sebep olabilir. Bu durumda sorun algoritmadan çok dependency veya JVM overhead’inden de kaynaklanıyor olabilir.

Benim demek istediğim kısım, bot tarafındaki kodun da analiz edilmesi gerektiğiydi hocam.
Genelde algoritma incelemeye gitmeden once heap dump ve profiling yapariz ki bellegi en cok kim kullaniyor gorelim. Algoritma asiri verimli bile olsa asiri buyuk bloat uzun yasayan map, list, set vb seyler de bellek kullanimini ucurabilir. Algoritma asiri verimlidir ama artifact sayisi ve retention o kadar fazladir ki ram biter. Yada direkt dependency cok ram kullaniyordur vs vs. Yani burda ilk sorulmasi gereken sey ne kullanildigi, sonra da bi memory profiler.
 
HidenCloud servisi var, ücretsiz ve 7/24 açık. 3 GB Ram veriyor. Onu öneririm. Yoksa müzik işi biraz sıkıntıdır. Zaten YT-DLP kütüphanesi bilgisayarı sömürüyor.
 
Genelde algoritma incelemeye gitmeden once heap dump ve profiling yapariz ki bellegi en cok kim kullaniyor gorelim. Algoritma asiri verimli bile olsa asiri buyuk bloat uzun yasayan map, list, set vb seyler de bellek kullanimini ucurabilir. Algoritma asiri verimlidir ama artifact sayisi ve retention o kadar fazladir ki ram biter. Yada direkt dependency cok ram kullaniyordur vs vs. Yani burda ilk sorulmasi gereken sey ne kullanildigi, sonra da bi memory profiler.
Hocam bu konuları nasıl ogrenmistiniz teorik olarak sizden ogrenecek cok seyim var gerçekten.
 

Bu konuyu görüntüleyen kullanıcılar

Technopat Haberler

Yeni konular

Geri
Yukarı