ZRAM + Distros leves: Guia 2026 para PCs antigos

Leonardo Alcântara — Fri, 05 Jun 2026 19:54:17 +0000

ZRAM + Distros leves: Guia 2026 para PCs antigos

Se você tem um computador com 8 GB de RAM ou menos (ou mesmo aqueles com 2 GB), o Linux pode dar uma nova vida a essa máquina. A combinação de ZRAM (compressão de memória) com uma distribuição leve é a estratégia mais eficiente em 2026.

Neste guia, você vai aprender:

O que é ZRAM e como funciona.
Diferenças entre os algoritmos LZ4 e ZSTD (benchmark real).
Como configurar ZRAM no Linux Mint (e derivados) usando vim.
Quais distribuições leves ainda são suportadas em 2026.
Limitações e o que não esperar de hardware muito antigo.

1. O que é ZRAM?

ZRAM cria uma swap dentro da própria RAM – os dados são comprimidos em tempo real, em vez de ir para o disco rígido.

Vantagens:

Mais memória efetiva (até 3x mais).
Menos desgaste de SSD/HD.
Resposta mais rápida (RAM > qualquer disco).

O segredo do ZRAM é o algoritmo de compressão. Os dois mais usados são LZ4 e ZSTD.

2. LZ4 – Velocidade máxima

Origem: Facebook (Yann Collet)

Foco: descompressão extremamente rápida.

Característica	Valor
Taxa de compressão	~2.1 : 1
Velocidade de descompressão	> 2 GB/s
Uso de CPU	Muito baixo

Quando usar LZ4:

CPUs muito antigas (Pentium 4, Atom, Celeron pré-2012).
Notebooks que esquentam ou têm bateria fraca.
Máquinas com 1 GB de RAM ou menos.

3. ZSTD – Compactação poderosa

Origem: Facebook/Meta (também Yann Collet)

Foco: alta taxa de compressão com velocidade decente.

Característica	Valor
Taxa de compressão	Até 7.25 : 1
Velocidade de descompressão	~500 MB/s (em CPUs modernas)
Uso de CPU	Médio (mas acelerado por AVX2)

Quando usar ZSTD:

2 GB a 8 GB de RAM.
Processadores Intel 6ª geração ou superiores (Core i5/i7, AMD Ryzen).
Você roda navegador pesado, editor de imagens ou várias VMs.

4. Benchmark real (i5-8250U, 8 GB RAM)

Teste com ZRAM usando metade da RAM (4 GB) para swap comprimida.

Métrica	LZ4	ZSTD	Diferença
Taxa de compressão	2.1:1	7.25:1	ZSTD 245% mais eficiente
Tamanho compactado (1 GB)	~487 MB	~138 MB	ZSTD reduz 72% mais
Latência de compressão	0.8 µs/byte	2.1 µs/byte	LZ4 é 62% mais rápido
Uso de CPU médio	2%	6%	LZ4 consome menos
Memória efetiva total*	~16 GB	~36 GB	ZSTD multiplica 2,2x

*Efetiva = RAM física + (swap comprimida × taxa).

Com 8 GB RAM + 4 GB swap comprimida:

LZ4: 8 + (4×2) = 16 GB.
ZSTD: 8 + (4×7) = 36 GB.

Conclusão: ZSTD triplica sua memória disponível em relação ao LZ4.

5. Configurando ZRAM no Linux Mint (e derivados)

Vamos usar o gerador nativo do systemd. Usarei vim (não nano).

5.1 Instale o pacote


bash
sudo apt update
sudo apt install systemd-zram-generator

Como Aprender jQuery de uma Forma Divertida!

Leonardo Alcântara — Sun, 12 Jul 2020 19:45:59 +0000

Neste post contem minha palestra sobre como aprender jQuery de uma forma divertida

https://docs.google.com/presentation/d/1-T_an-KFko5eMkqJhB7oz4GWP7NkBjyMPZY_Tu1MGOE/edit?usp=sharing

Modifique a exibição das classes no Django Admin

Leonardo Alcântara — Thu, 23 May 2019 18:16:06 +0000

Estava com a seguinte indagação. Porque todas as classes mesmo no singular são representadas no plural. Com certeza isso é um problema de internacionalização.

E com ajuda do Matheus Soares no Telegram Django Brasil ele me passou essa solução. Creio que isso possa ocorrer com muitos outros devs.

class Meta:
verbose_name = _('theme')
verbose_name_plural = _('themes')

DEV Community: Leonardo Alcântara

ZRAM + Distros leves: Guia 2026 para PCs antigos

ZRAM + Distros leves: Guia 2026 para PCs antigos

1. O que é ZRAM?

2. LZ4 – Velocidade máxima

3. ZSTD – Compactação poderosa

4. Benchmark real (i5-8250U, 8 GB RAM)

5. Configurando ZRAM no Linux Mint (e derivados)

5.1 Instale o pacote

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Modifique a exibição das classes no Django Admin