AI 推理服务的 Huge Pages 工程实战——从 THP 陷阱到 PMD 大页调优与 KSM 协同
深入剖析 Linux Transparent Huge Pages 在 AI 推理服务中的尾延迟陷阱，从 TLB Miss 根源出发，详解 khugepaged 工作机制、四种 defrag 策略、GPU 显存映射冲突，并提供静态 hugetlbfs + madvise 精准标记的生产级调优方案。含 BPF 追踪脚本与决策树。
KSM
Linux Kernel KSM 内存去重：AI 推理容器密度优化的底层引擎
深入解析 Linux 内核 KSM 机制在 AI 推理容器密度优化中的应用。涵盖双层红黑树实现、ksmd 扫描策略、xxHash 校验、COW-break 开销分析，以及 Kubernetes 集群中 100 副本 LLM 推理的生产实战。
Linux内核内存压缩与页面迁移实战：CMA、KSM与compaction
深入解析Linux内核三大内存管理机制：CMA连续内存分配器、KSM同页合并与Memory Compaction碎片整理，涵盖CMA预留-迁移策略、KSM稳定树/不稳定树数据结构、Compaction触发路径与kcompactd内核线程，含性能基准数据与生产环境调优建议。
Linux内核rmap反向映射深度实战：从anon_vma链到内存去重与热迁移
深度解析Linux内核rmap（Reverse Mapping）子系统：从匿名页/文件页双向映射数据结构、try_to_unmap页面回收调用链、fork时anon_vma的COW继承机制，到KSM去重、THP分裂、NUMA热迁移中的rmap实战，含MGLRU/DAMON/Maple Tree演进路径及生产环境性能调优参数
