botPostgres의 높은 메모리 점유율이 오히려 좋은 이유
Postgres는 디스크 I/O를 최소화하기 위해 가용한 RAM을 최대한 활용하여 데이터를 캐싱하도록 설계된 데이터베이스다.
HabrПамять ИИ‑агентов: как агенты запоминают, забывают и учатся
Память ИИ‑агентов: как агенты запоминают, забывают и учатся Всем привет! Продолжаю рассказывать и делиться своим опытом создания и внедрения ИИ-агентов. Сегодня давайте поговорим про память ИИ-агентов. Я поделюсь какие типы памяти использую чаще всего, поговорим про базовый минимум без которого нет смысла пытаться строить ИИ-агентов. Начнём с того как вообще работает контекстное окно и почему его не хватает, потом разберём какие типы памяти бывают, как они хранятся и как подгружаются в контекст.
https://habr.com/ru/articles/1012894/
#openai #claude_code #memory_management #rag #rag_pipeline #память_ии #claude_ai #qdrant #ииагенты #ииассистент
Как устроены память и Garbage Collector в CPython: разбор для Python backend interview
В Python памятью управляет не только Garbage Collector. На самом деле основа всего — reference counting , а GC лишь помогает собирать циклические ссылки. В этой статье разберём, как на самом деле устроено управление памятью в CPython : — что находится внутри PyObject — как работает ob_refcnt — почему одного reference counting недостаточно — как GC ищет циклический мусор — какие объекты вообще участвуют в сборке — и как всё это помогает искать memory leak в production Если ты готовишься к senior Python интервью или просто хочешь понимать, как Python работает под капотом , — добро пожаловать под капот CPython.
https://habr.com/ru/articles/1010390/
#python #cpython #garbage_collector #gc #memory_management #python_internals
Принципы DOD в C++: Часть 2. AoS, SoA. Мнимая панацея для быстродействия
Приветствую всех, кто хочет делать свой код быстрым и оптимальным. Традиционно, если нам нужно большое количество объектов какого-то класса, мы создаем массив этих объектов. Однако, каким бы простым и очевидным не казался данный подход, он не всегда эффективен. Рассмотрим плюсы и минусы каждого из подходов к размещению большого числа объектов в памяти, их область применения и, конечно же, рассмотрим их на примерах.
Менеджер памяти CPython — проектируем с нуля, простым языком
Давайте спроектируем с нуля менеджер памяти CPython — начнём с самой простой и понятной наивной реализации, а затем шаг за шагом будем разбираться, какие изъяны в ней есть, и придумывать как их решать, постепенно усложняя общую модель. Это один из лучших способов понять сложную систему — пройти путь её поэтапного проектирования. Система сложна, осознать её очень непросто, но мы разобьём её на простые шаги, понять которые очень легко. После этого пазл сам собой сложится в голове, и общая картина системы будет для вас такой же простой и очевидной.
[Перевод] Выделение памяти в Go
Эта статья посвящена языку программирования Go 1.24 , работающему на Linux на архитектуре ARM . Она может не охватывать специфические для других операционных систем (ОС) или аппаратных архитектур детали.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1000232/
#go #golang #memory_management #memory_allocation #stack #heap #timeweb_статьи_перевод #выделение_памяти #стек #куча
Три вечера, три круга ада и один MVP: как я создал анализатор памяти игры с помощью бесплатных чат-моделей
В эпоху ИИ-хайпа многие обещают, что теперь кодить не нужно — достаточно «поговорить» с моделью. Автор решил проверить это на практике: за три вечера, используя только бесплатные версии Claude и Qwen, он создал прототип приложения для мониторинга игровых событий в реальном времени через чтение памяти процесса Royal Quest. Путь оказался тернистым: от неактуальных логов и зашифрованного трафика — к CheatEngine, Wine на macOS, PyInstaller и проблемам с кодировкой. Чат-модели помогли быстро сгенерировать ядро приложения, реализовать экспорт в JSON/TXT и даже простой дашборд, но каждая итерация сопровождалась багами, потерей контекста и переписыванием кода с нуля. Делюсь честным опытом: где ИИ действительно ускорил разработку, а где превратил её в бесконечный цикл «запрос → правка → провал». В финале — практические рекомендации: как структурировать проект для ИИ, сохранять контекст и избегать типичных ловушек. Результат — рабочий MVP, открытый на GitHub, и убедительный вывод: ИИ — мощный соавтор, но пока ещё не замена внимательному разработчику.
https://habr.com/ru/articles/986188/
#AI #Память #Python #Royal_Quest #memory_management #cheat_engine
Три вечера, три круга ада и один MVP: как я создал анализатор памяти игры с помощью бесплатных чат-моделей
Оглавление Введение. Путь к прототипу. Круги ада. Заключение. 1. Введение Приветствую! Весь год мы слушали об использовании ИИ для разработки программного обеспечения. Постоянно попадается реклама...
sjTime to look back 2025.
In 2025, I made 2nd and 1st biggest changes to Linux kernel memory management subsystem among the 321 people, in terms of lines of changes (6,661 / 73,685 lines) and commits (199 / 1,870 commits).
For the Linux kernel whole tree, the numbers become 71-st (11,362 / 4,809,577 lines) and 25th (333 / 75,462 commits) among 5,637 people.
For open source projects other than Linux, I made around 564,210 lines of changes with around 2,157 commits.
For more details of the stats and how it was made, refer to https://sjp38.github.io/posts/my_opensource_commits_stat_2025/
#2025 #commits #statistics #linux #kernel #damon #memory_management
In 2025, I made 2nd and 1st biggest changes to Linux kernel memory management subsystem among the 321 people, in terms of lines of changes (6,661 / 73,685 lines) and commits (199 / 1,870 commits).
For the Linux kernel whole tree, the numbers become 71-st (11,362 / 4,809,577 lines) and 25th (333 / 75,462 commits) among 5,637 people.
For open source projects other than Linux, I made around 564,210 lines of changes with around 2,157 commits.
For more details of the stats and how it was made, refer to https://sjp38.github.io/posts/my_opensource_commits_stat_2025/
#2025 #commits #statistics #linux #kernel #damon #memory_management
My opensource commits statistics in 2025
As today is the first day of 2026, I checked my open source commits statistics using my simple and buggy scripts. Similar statistics for 2024 is available at another post. Note that the script may have bugs, and numbers don’t tell everything. TL; DR In short, I made 2nd and 1st biggest changes to Linux kernel memory management subsystem among the 321 people, in terms of lines of changes (6,661 / 73,685 lines) and commits (199 / 1,870 commits).
Безопасная работа с итераторами в С++
После публикации предыдущей статьи на данную тему, некоторые читатели не обратили внимания, что данный проект, это не действующий инструмент, готовый для боевого применения в реальных проектах, а только доказательство работоспособости концепции использования плагинов компилятора для дополнительного семантического контроля исходного кода С++ во время компиляции. А в качестве примера реализации подобного плагина я взял концепцию безопасной работы с памятью из языка NewLang с минимальной адаптацией под C++ . То есть основная идея предыдущей статьи — продемонстрировать возможность использования плагина компилятора для дополнительного анализатора исходного текста, а не изучение функциональности реализованной библиотеки для работы с памятью (которая и не может быть в полном объеме портирована на С++ из-за архитектурных различий в этих языках программирования). Тем не мене, большинство читателей все же уловило основную мысль и проявило интерес к возможному дальнейшему развитию подобного подхода к повышению безопасной разработки на С++ без нарушения обратной совместимости со старым кодом. Поэтому, чтобы не смущать читателей отсылкой к неизвестному для них новому языку, я начал адаптировать концепцию безопасной работы с памятью под чистый С++ для решения специфических для С++ проблем. А пока идет доработка плагина и мне очень захотелось поделиться одним очень увлекательным квестом, которой показывает непреодолимые архитертурыне проблемы С++ на пути к безопасному программирования. И поводом для того стали итераторы.
https://habr.com/ru/articles/878156/
#clang #clangtidy #plugin #memory_management #memory_safety #iterator
Безопасная разработка на С++ без нарушения обратной совместимости. Библиотека MemSafe и плагин для Clang
Статья в продолжение темы безопасной разработки на С++ с примером работающего кода. Кратко предыдущие тезисы: Стремление С++ стать более "безопасным" языком программирования плохо сочетается с требования к стандарту языка. Ведь любой стандарт должен обеспечивать обратную совместимость со старым легаси кодом, что автоматически сводит на нет любые попытки внедрения какой либо новой лексики на уровне единого стандарта С++. А раз текущее состояние С++ не может гарантировать безопасную разработку на уровне стандартов, то выходит, что: Принятие новых стандартов С++ с изменением лексики для безопасной разработки обязательно нарушат обратную совместимость с существующим легаси кодом. Переписать всю имеющуюся кодовую базу С++ под новую безопасную лексику (если бы такие стандартны были приняты), ничуть не дешевле, чем переписать этот же код на новом модном языке программирования. Возможным выходом из данной ситуации является реализация такого синтаксиса безопасного С++ , который бы позволил удовлетворить оба этих требования. Причем самый лучший вариант, вообще не принимать какие либо новые стандарты С++ для изменения лексики, а попробовать использовать уже существующие принятые ранее.
https://habr.com/ru/articles/874648/
#clang #clangtidy #plugin #memory_management #memory #safety
Безопасная разработка на С++ без нарушения обратной совместимости. Библиотека MemSafe и плагин для Clang
Статья в продолжение темы безопасной разработки на С++ с примером работающего кода. Кратко предыдущие тезисы: Стремление С++ стать более "безопасным" языком программирования плохо сочетается...