Parseo de JSON grande en n8n
Por qué procesar payloads JSON grandes puede agotar la memoria y crashear tu workflow
¿Qué es este problema?
Cuando n8n parsea respuestas JSON muy grandes (típicamente más de 10MB), carga todo el payload en memoria. Esto puede causar errores de falta de memoria, especialmente cuando se combina con ejecuciones paralelas o bucles.
Fuentes comunes de JSON grande:
•Endpoints de API retornando datasets masivos sin paginación•Consultas de base de datos retornando todos los registros de una vez•Contenidos de archivos cargados como base64 en JSON•Objetos anidados con estructuras profundamente recursivas
¿Por qué es peligroso?
Agotamiento de memoria
Payloads JSON grandes consumen memoria heap, potencialmente crasheando el proceso de n8n.
Parseo lento
JSON.parse() es bloqueante—archivos grandes congelan toda la ejecución mientras parsean.
Fallas en cascada
La presión de memoria afecta todos los workflows concurrentes, no solo el que tiene datos grandes.
Crashes impredecibles
Errores OOM pueden ocurrir en puntos aleatorios, haciendo difícil el debugging.
Cómo solucionarlo
- 1
Solicitar datos paginados
Usa paginación de API para obtener datos en chunks más pequeños en lugar de todo de una vez.
- 2
Filtrar en origen
Agrega parámetros de consulta para limitar campos y registros retornados por APIs o bases de datos.
- 3
Streamear archivos grandes
Para procesamiento de archivos, usa enfoques de streaming en lugar de cargar archivos enteros en memoria.
- 4
Aumentar límites de memoria
Si payloads grandes son inevitables, aumenta NODE_OPTIONS='--max-old-space-size=4096'.
Escanea tu workflow ahora
Sube tu archivo JSON de n8n y detecta nodos que pueden estar manejando payloads JSON grandes.