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Medido en un homelab real

Requisitos de RAM y CPU de Jellyfin (medidos)

En nuestro homelab usa unos 85 MB de RAM en una hora normal, 143 MB en las horas de más carga, y su máximo fue de 468 MB en los últimos 30 días (biblioteca pequeña: 9 ficheros de vídeo (94 GB)).

Lo que gasta de verdad (memoria de los procesos)

Lo normal (mediana)
85 MB
Media
87 MB
Horas de carga (percentil 95)
143 MB
Máximo registrado
468 MB
Según docker stats (con caché de disco)
mediana 168 MB · pico 664 MB
Ventana
720 horas medidas, hasta el 26 sept 2026
Versión
12.1.0
Stack (todo sumado)
jellyfin
Carga
biblioteca pequeña: 9 ficheros de vídeo (94 GB)
Hardware
Intel i5-10600K · 23 GB RAM · Docker (Coolify)

Aviso (2-oct-2026): estas cifras cuentan la memoria de los procesos que está en la RAM. Cuando al servidor le falta memoria, las apps que pasan horas quietas tienen parte de la suya en swap y no se estaba contando, así que la cifra «típica» puede quedarse corta; el pico sí es fiable. Ya medimos RAM más swap y actualizaremos estos números.

Qué lo hace crecer

Cada transcodificación simultánea más dispara el uso de CPU/GPU y de RAM; el 4K y el quemado de subtítulos son lo más exigente.

Cómo dimensionarlo

Nuestra regla: cuenta con el máximo de memoria de los procesos más un 25 % de margen: 640 MB. Nuestra carga es pequeña: escálala con los factores de arriba antes de comprar hardware.

Combínalo con otras apps en la calculadora de recursos →

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Cómo lo medimos

Memoria por contenedor según Netdata en el mismo servidor, sumando el stack entero (app, base de datos y caché) hora a hora. Las cifras principales son la memoria propia de los procesos (memoria anónima: heap, pilas). La de docker stats sale más alta porque cuenta también la caché de disco activa —que Linux devuelve cuando la necesita— y la memoria compartida, como los shared buffers de PostgreSQL. Las horas en que el contenedor principal no tiene datos se descartan, no cuentan como cero. Se vuelve a medir con un script, no a mano.

Otras apps medidas