A execução trava ou some com volume grande

O n8n não limita o volume que um node busca ou processa. Uma execução que precisa de memória acima do disponível para no meio. Em alguns casos, ela derruba o n8n. Com a imagem Docker, o n8n reinicia sozinho. A execução em andamento se perde.

Como reconhecer

• No editor: Execution stopped at this node (n8n may have run out of memory while executing it), Problem running workflow ou Connection Lost.
• No navegador: 503 Service Temporarily Unavailable.
• Nos logs do servidor: Allocation failed - JavaScript heap out of memory.

O que aumenta o consumo

Volume de JSON, tamanho dos arquivos binários, quantidade de nodes, uso do Code node, execuções manuais (o n8n copia os itens para o editor) e outros workflows rodando ao mesmo tempo.

Correções

Divida o processamento. A documentação dá o exemplo de trocar dez mil linhas por execução por duzentas por vez. Use o node Loop Over Items para separar os lotes. Use o Execute Workflow para mandar cada lote a um sub-workflow. O sub-workflow devolve só um resumo pequeno. A memória do lote fica livre ao final.

Evite execuções manuais com volume grande. Teste com poucos itens e deixe o volume real para a execução publicada.

Reduza o uso do Code node quando um node pronto fizer o mesmo trabalho.

Aumente a memória. Dê mais memória ao servidor ou ao container. Para erros de heap, a variável NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=TAMANHO aumenta a memória disponível para o motor JavaScript.