朋友Henrietta遇到Postgres内存问题，查询导致集群被OOM杀死。通过pg_log_backend_memory_contexts函数分析，发现内存未及时释放。解决方案包括修正统计信息和设置查询超时。理解Postgres内存管理有助于避免类似问题。

在高并发的OpenResty/LuaJIT服务中，进程常驻内存(RSS)持续增长，而Lua GC显示内存占用低，导致OOM问题。为解决此问题，开发了lj-resty-memory工具以揭示RSS与GC占用的差距，并推出LuaJIT-plus增强版，通过智能内存管理机制主动归还内存，改善内存碎片化，确保服务稳定性。

在 ArchLinux 上，32G 内存常出现 OOM 问题。使用 smem 工具可以生成详细的内存使用报告，特别是 PSS。安装后可查看 SWAP 占用情况，结合 pmap 命令和 /proc 文件系统，有助于分析和排查内存问题。

在Kubernetes中运行容器化应用时，内存管理是关键。OOM杀死事件发生在容器内存超限时，影响应用稳定性。常见原因包括内存限制超出、内存泄漏、资源过度分配和突发工作负载。为防止OOM杀死，可设置适当的资源请求和限制，使用垂直和水平自动扩展，监控内存使用，优化应用内存，使用Pod中断预算和管理节点资源。尽管这些策略有效，但动态资源分配更理想。自动化根因分析可快速解决问题，提升应用健康性。

最近迁移mysql实例时，使用portainer安装mysql失败，虚拟机内存不足导致oom。dmesg显示oom killer，journal不可见。

本文讨论了人工智能的快速发展和未来取得重大进展的潜力。过去的AI进展包括计算增加、算法效率提高和解除束缚。预计到2027年，GPT-4的计算量将比GPT-2多约1000倍。算法的进步也是重要的驱动力。预测AGI到达的模态年是在2020年代后期。美国必须赢得超级智能竞赛，因为中国第一将是灾难性的。数以亿计的AGI可以自动化AI研究，将十年的算法进展压缩到不到一年。AGI不再是遥不可及的幻想。

本文分析了MySQL内存增长问题，介绍了使用jeprof工具定位内存问题的过程。通过performance_schema和jeprof的使用，发现内存异常增长是由于vector的错误使用导致的。文章提醒注意编译jemalloc时的参数配置，指出jeprof无法捕获buffer pool的内存分配。华为云数据库对该问题进行了修复。

OOM（Out Of Memory）机制是指当系统内存不足时，系统采取的应急措施。Linux内核会尝试回收可回收内存，如页缓存和延迟释放的空闲内存页。如果仍然不足，会触发OOM killer，杀掉占用内存最多的进程。OOM killer通过选择最坏的进程并调用oom_kill_process函数来实现。进程的最坏分数值是通过oom_badness函数计算的，包括进程使用的物理内存和oom_score_adj值。可以通过设置oom_score_adj值为-1000来禁止进程被OOM killer杀掉。

Bitmap是Android开发中常用的图像处理类，但会占用大量内存，特别是加载高分辨率图片时容易导致内存溢出。为了优化性能，可以采用采样率压缩、质量压缩、使用低色彩格式、复用Bitmap、使用硬件Bitmap和及时回收等方法。掌握这些优化技巧可以提升应用性能，避免OOM异常。

文章讲述了一个关于内存泄漏的问题，导致宿主机的OOM killer随机杀掉进程。作者通过在supervisor中运行一个bash脚本来解决这个问题。

本文介绍了如何设置systemd，避免将用户进程调整为更容易被杀。同时也提到这样的设置会干扰火狐浏览器的设定，导致与预期相反的行为。

本文介绍了Linux内核内存管理的相关知识，包括进程内存的申请和分配过程、OOM时的情况以及系统申请的内存存放位置和回收方式。

Visual Studio Installer Projects是Microsoft Visual Studio的扩展，用于创建安装程序。开发人员可以在Visual Studio中通过可视化界面定制安装程序，满足特定需求。该工具集成在Visual Studio开发环境中，方便开发人员同时进行应用程序开发和安装程序创建。

Kubernetes 內的容器運行上可能會遇到 OOM (Out Of Memory)，通長會有兩種情況