PSI 改变了内存监控——从「还剩多少」到「浪费了多少时间」。上一节正文已完整阐述 PSI 的机制、读取、触发器、对比与监控接入。

容器不是虚拟机——没有 guest kernel，只有三个内核老特性的组合拳：namespace 管隔离、overlayfs 管镜像、cgroup 管配额。本篇拆解 namespace 八兄弟的分工与 user namespace 的安全争议、overlayfs 的 copy-up 机制、cgroup v2 统一层级，以及 K8s 里 OOM 误杀的完整逻辑链。

「系统变慢了」是最难的工单——工具人人都有，方法论才分高下。系列收官篇讲透三套底层功法：给每个资源问三个问题的 USE 方法、让热点自己浮出来的火焰图、以及 P99 为什么比均值重要的尾延迟理论，外加压测圈最大的谎言「协调遗漏」。

思邈* 2026-09-24 13:45:20 来源：量子位 专治人机动作对不齐 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 教机器人干活的“人类示范”，竟然不是人做的？ 看这组对照视频：一边是人手操作，一边是机械手操作。乍一看…

AI 没有消灭交付瓶颈，只是把瓶颈从"写代码"搬到了"验证代码"。本文基于 2 篇 arXiv 论文、DORA 2025 报告与 2026 年三份行业基准（LinearB 8.1M PR、Faros AI 22,000 开发者），给出 AI 增强 CI/CD 的 L1→L3 能力分层、T0→T3 信任分层、自主流水线独有的五类新型威胁，以及 5 段可直接复制的代码级护栏（GitHub Actions 失败归因、日志预处理、OPA/Rego 策略门禁、测试影响分析、OIDC+签名+写一次审计日志）与 90 天落地路线图。关键数据：任务吞吐 +33.7% 但评审耗时 +441.5%、生产事故/PR 比值 +242.7%；AI PR 30 天合并率 32.7% vs 人工 84.4%；论文实验中 Lead Time −35%、CFR −38%、MTTR −43%，AI 干预准确率 87.5%、人工否决率 14.3%、零策略违规。