by Rain Chu | 2 月 11, 2026 | PHP, 程式
最近我的伺服器突然出現網站 502 錯誤，檢查後發現 php8.2-fpm 服務竟然被系統強制終止。透過一系列排查，最終確認是 Linux OOM Killer（Out Of Memory） 觸發導致。
這篇文章整理完整排查過程與解決方案，提供給遇到相同問題的人參考。
📌 問題現象
使用 systemctl status php8.2-fpm 發現：
Active: failed (Result: oom-kill)
進一步檢查 kernel log：
Out of memory: Killed process 7057 (php-fpm8.2)
anon-rss:283560kB
shmem-rss:119848kB
代表：
- 系統記憶體耗盡
- Linux 啟動 OOM Killer
- 強制殺掉 php-fpm worker
🔍 進一步分析
查看當時 PHP worker 記憶體使用情況：
ps -o pid,rss,etime,cmd -C php-fpm8.2 --sort=-rss | head -n 20
當時結果顯示：
RSS 約 250MB ~ 325MB/每個 worker
而之前狀態顯示：
Processes active: 80
idle: 0
🔥 問題核心
如果每個 worker 約 300MB：
但機器只有：
👉 記憶體一定會爆。
🧠 伺服器環境
這代表：
- 沒有 swap 作為緩衝
- 一旦瞬間記憶體尖峰，直接 OOM
🛠 解決方案
✅ 1️⃣ 建立 8GB Swap（防止再次 OOM）
sudo fallocate -l 8G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab
確認：
結果：
建議調整 swappiness
echo 'vm.swappiness=10' | sudo tee /etc/sysctl.d/99-swappiness.conf
sudo sysctl -p /etc/sysctl.d/99-swappiness.conf
✅ 2️⃣ 調整 PHP-FPM 設定（關鍵）
編輯：
/etc/php/8.2/fpm/pool.d/www.conf
修改為：
pm = dynamic
pm.max_children = 25
pm.start_servers = 6
pm.min_spare_servers = 4
pm.max_spare_servers = 10
pm.max_requests = 500
為什麼設 25？
假設每個 worker 約 150MB：
在 15GB RAM 環境下非常安全。
✅ 3️⃣ 開啟 Slow Log（抓出慢請求）
在 www.conf 加入：
request_slowlog_timeout = 10s
slowlog = /var/log/php8.2-fpm/www-slow.log
request_terminate_timeout = 60s
建立目錄：
sudo mkdir -p /var/log/php8.2-fpm
sudo chown -R www-data:www-data /var/log/php8.2-fpm
sudo systemctl restart php8.2-fpm
查看慢請求：
sudo tail -f /var/log/php8.2-fpm/www-slow.log
📊 調整後效果
重啟後查看：
ps -o pid,rss,etime,cmd -C php-fpm8.2 --sort=-rss | head -n 20
結果：
RSS 約 100MB ~ 170MB
ELAPSED 僅 20 秒左右
✔ 不再出現 300MB 以上肥 worker
✔ 不再出現 active 80
✔ 系統穩定運作
🎯 問題總結
本次 OOM 原因：
pm.max_children 設定過高- 每個 worker 記憶體使用偏高
- 沒有 swap 緩衝
- 慢請求導致 worker 堆積
最終解法：
- 限制 max_children
- 建立 swap
- 開 slowlog 抓慢請求
- 設定 max_requests 避免 memory leak
🚀 建議最佳實務
| 設定 | 建議 |
|---|
| Swap | 一定要有（至少 4GB） |
| max_children | 用 RAM / worker RSS 計算 |
| max_requests | 300~1000 |
| slowlog | 必開 |
| request_terminate_timeout | 必設 |
📌 結論
OOM Killer 不是錯誤，它是保護機制。
真正的問題通常是：
- PHP-FPM 設定不合理
- 慢請求堆積
- 記憶體容量與負載不匹配
只要正確限制 worker 數量並建立 swap，伺服器穩定度會大幅提升。
如果你也遇到 php-fpm 被 OOM kill 的問題，希望這篇實戰紀錄能幫助你快速排查與解決。
相關資訊
by Rain Chu | 12 月 31, 2025 | wordpress
目前正在處理的 request
編輯 php-fpm pool（www）
啟用下面的這幾行
重啟服務
檢查服務
curl 127.0.0.1/fpm-status?full
會看到的資訊
慢查詢-外掛定位
查詢
tail -f /var/log/php-fpm/slow.log
# 或是
tail -n 50 /var/log/php-fpm/slow.log
針對慢查詢，精準的找出問題
慢站點 Top：
sudo awk -F'= ' '/^script_filename/ {print $2}' /var/log/www-slow.log \
| awk -F'/' '{print $4}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -20
入口 Top：
sudo awk -F'= ' '/^script_filename/ {print $2}' /var/log/www-slow.log \
| awk -F'/' '{print $NF}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -20
外掛 Top：
多站的正確架構
每站一個 pool：
Nginx 的對應：
by Rain Chu | 12 月 25, 2025 | AI, Chat, 程式開發
以前建立一個網站往往代表著學寫程式、研究版型、反覆修改設計，對許多人來說門檻相當高。但現在，隨著 AI 技術成熟，網站製作正快速走向「對話化」。
Lumi AI 主打一個簡單卻強大的理念：你只需要與 AI 聊天，就能將腦中的想法，變成一個優雅且可行的網站。
什麼是 Lumi AI？
Lumi AI 是一款 AI 驅動的網站建立工具，使用者不需要任何設計或程式背景，只要透過對話方式，描述你的想法，例如：
- 「我想要一個新創公司形象網站」
- 「幫我做一個產品介紹頁，有現代感與科技風」
- 「我需要一個個人作品集網站」
Lumi 會根據你的描述，即時產生網站結構、版型與內容，讓「想法 → 網站」的距離縮短到幾分鐘。
Lumi AI 的核心特色
1️⃣ 與 AI 聊天，就能建立網站
Lumi 最大的特色在於對話式體驗。你不需要面對複雜的後台設定，只要像聊天一樣說出需求，AI 就會一步步幫你完成網站雛形。
2️⃣ 將創意快速轉化為可行網站
從概念、版型到內容呈現，Lumi AI 會自動整合設計與結構，產生一個真正可以使用的網站，而不是只有概念草稿。
3️⃣ 優雅、現代的視覺設計
Lumi 預設產出的網站風格簡潔、現代，特別適合新創團隊、產品頁面、個人品牌與展示型網站。
4️⃣ No-Code，任何人都能上手
不論你是設計師、創業者、行銷人員，甚至是 Data Analyst，只要能清楚描述需求，就能用 Lumi AI 建立網站，完全不需要寫程式。
Lumi AI 與 Data AI、Data Analyst 的關聯
你可能會好奇，Lumi AI 和 Data AI、Data Analyst 有什麼關係？
實際上，Lumi AI 非常適合用來：
- 建立 資料分析成果展示網站
- 製作 Data Analyst 個人作品集（Portfolio）
- 快速生成 數據產品或 AI 專案的介紹頁
對 Data Analyst 而言，Lumi AI 能大幅降低「展示分析成果」的門檻，讓重點回到資料洞察本身，而非網站技術細節。
Lumi AI 適合哪些人使用？
- 🚀 新創團隊：快速驗證想法，建立產品或服務頁
- 🎨 設計與行銷人員：用對話完成網站初稿
- 📊 Data Analyst / Data AI 專案負責人：展示分析成果與案例
- 🧑💻 個人品牌經營者：建立個人網站或作品集
官方網站
👉 https://lumi.new/zh-TW
by Rain Chu | 12 月 25, 2025 | AI, Chat, 數據分析
Data Analyst（資料分析師）與企業決策者每天都要面對大量數據，但不是每個人都具備寫程式、操作複雜分析工具的能力。這正是 Julius AI 誕生的原因——讓你不用寫程式，只要用英文問問題，就能在幾秒鐘內獲得洞察。
什麼是 Julius AI？
Julius AI 是一款以 Data AI 為核心的智慧資料分析平台。使用者只需上傳資料（例如 CSV、Excel、Google Sheets），就可以像聊天一樣，用自然語言詢問問題：
- 「哪一個產品的成長率最高？」
- 「請幫我畫出近三年的營收趨勢圖」
- 「這份資料中有沒有異常值？」
Julius AI 會即時理解你的問題，並自動完成分析、計算與視覺化，讓資料真正「開口說話」。
Julius AI 的核心特色
1️⃣ 連接你的資料，立刻開始分析
Julius AI 支援多種常見資料格式，無論是試算表還是資料表，都能快速上傳並使用，完全不需要事前建模或設定複雜流程。
2️⃣ 用白話英文提問，不需要寫程式
最大的亮點在於 No Coding Required。你不必懂 Python、SQL 或 R，只要用英文描述你的需求，Julius AI 就能自動完成背後的資料分析邏輯。
3️⃣ 幾秒鐘內產生洞察與圖表
從資料清理、分析到圖表生成，Julius AI 幾乎都是即時完成，非常適合需要快速決策的商業場景。
4️⃣ 為 Data Analyst 與非技術人員量身打造
不論你是專業的 Data Analyst，還是行銷、產品、營運人員，Julius AI 都能降低資料分析門檻，讓更多人能參與數據決策。
Julius AI 可以用在哪些情境？
- 📊 商業決策分析：快速找出銷售趨勢與關鍵指標
- 📈 行銷成效評估：分析活動轉換率與使用者行為
- 🧠 教育與研究：協助學生與研究人員理解資料結構
- 🏢 新創與中小企業：沒有專屬 Data Team 也能做專業分析
為什麼 Julius AI 值得關注？
在過去，資料分析往往意味著「高技術門檻」與「長時間準備」。Julius AI 將 Data AI 與自然語言處理結合，讓資料分析變得更直覺、更民主化。
對 Data Analyst 來說，它能加快工作流程；對非技術背景的使用者來說，則是一條直接進入數據世界的捷徑。
官方網站
👉 https://julius.ai/
by Rain Chu | 12 月 21, 2025 | AI, 模型
CherryNio AI（CherryChat.org） 是一個提供 一站式整合 AI 服務平台，聚合了多個頂級大語言模型，如 Sora2、GPT-5、Claude 4.5、Gemini 2.5 Pro 等，讓使用者在同一個介面內即可呼叫不同模型進行聊天、翻譯、分析與客製化應用。
CherryNio 不僅是一個 AI 聊天介面，還能透過 API 金鑰中轉與整合服務，讓開發者在自己的應用中也能使用這些模型。
📌 為什麼 CherryNio AI 可以替代所有 AI 訂閱？
你可能會為 ChatGPT、Gemini、Claude、甚至 Perplexity 分別付費訂閱。但 CherryNio AI 將這些 AI 能力整合在同一個平台，用更彈性的付費方式替代多個訂閱，大幅降低成本並提升效率。
🧪 案例一：沉浸式翻譯
透過 CherryNio 的 沉浸式翻譯功能（類似瀏覽器翻譯插件），你可以把外語內容即時翻譯並呈現在同一個視窗中，不需跳來跳去切換工具。這對長篇網頁閱讀與即時對話翻譯超級實用。
🛒 案例二：Nano Banana
Nano Banana 是影片中提到的一個實際使用案例，可理解為結合 CherryNio 的 AI 能力，用以 生成或優化產品描述／創意寫作等工作流程，展現平台在不同任務上的彈性應用。
🖱 案例三：Cursor 替代品
許多使用者會用 Cursor 來進行程式碼輔助、資料分析等 AI 工作。CherryNio 提供整合式接口與多模型支援，讓你可以在單一平台內呼叫不同模型執行類似 Cursor 的任務，不再需要額外訂閱 Cursor。
🔍 案例四：Perplexity 替代品
Perplexity 是一個主打資料檢索與摘要的 AI 工具。在 CherryNio 中，只要選擇合適的模型和 prompt，就可以達到類似的效果：從大量資料中萃取資訊與整理答案，甚至結合多個模型輸出更豐富的答案。
📚 案例五：本地知識庫
CherryNio 支援建立 本地知識庫或整合 API 查詢功能，讓使用者能夠基於自有資料來源進行檢索與對話。這對於企業內部知識管理、客服智能回覆甚至技術文檔搜索都非常有幫助，更是一種 替代雲端知識庫訂閱的方式。
💡 使用模式與付費方式
CherryNio AI 的付費方式通常不是傳統的年費訂閱，而是 透過 Token 或套餐方式彈性付費，讓使用者按需支付，減少不必要的訂閱浪費。
參考資料
https://chat.cherrychat.org
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