当Airflow或Ray运行时遇到内存不足问题时，我们可以尝试以下解决方法：

1. 调整内存分配：在Airflow或Ray的配置文件中，可以增加内存分配的限制，例如增加worker的内存或调整任务执行器的内存限制。这可以通过调整相关配置参数来完成，例如在Airflow中可以修改worker_memory或executor_memory参数，在Ray中可以修改memory参数。

示例代码（Airflow）：

# 修改worker的内存限制
worker_memory = '4g'

# 修改任务执行器的内存限制
executor_memory = '2g'

示例代码（Ray）：

# 修改Ray worker的内存
ray.init(memory=4096)

2. 增加机器的内存：如果可能的话，可以在运行Airflow或Ray的机器上增加内存。这可以通过升级机器的RAM或使用更高内存容量的机器来实现。

3. 优化代码和数据：检查代码中是否有内存泄漏或不必要的数据加载操作。可以使用内存分析工具来帮助找出潜在的内存问题，并进行优化。

示例代码（Python内存分析）：

import sys
import objgraph

# 输出当前内存占用情况
print(sys.getsizeof(objgraph.make_snapshot()))

# 打印当前对象的引用关系
objgraph.show_refs(objgraph.make_snapshot(), filename='refs.png')

4. 增加交换空间：如果机器的物理内存不足，可以增加交换空间来扩展虚拟内存。这可以通过在操作系统上创建和配置交换文件来完成。

示例代码（Linux命令）：

# 创建交换文件（1GB）
sudo fallocate -l 1G /swapfile

# 设置权限
sudo chmod 600 /swapfile

# 格式化交换文件
sudo mkswap /swapfile

# 启用交换文件
sudo swapon /swapfile

# 永久启用交换文件
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

# 设置交换文件的优先级
sudo sysctl vm.swappiness=10

# 永久设置交换文件的优先级
echo 'vm.swappiness=10' | sudo tee -a /etc/sysctl.conf

请注意，增加交换空间可能会导致性能下降，因为交换文件是通过磁盘进行读写操作的。

以上是一些常见的解决方法，可以根据具体情况选择适合的方法来解决Airflow和Ray运行时的内存不足问题。