<think>我们正在解决服务器
内存使用率过高（超过
90%）的问题。根据引用[1]和[2]的思路，我们可以采用类似的方法：先定位是哪个进程占用
内存高，再分析该进程内部的
内存使用情况，最后进行优化。步骤：1.使用系统命令（如top）查看
内存占用高的进程。2.分析该进程的
内存使用细节（例如使用pmap、jmap等工具）。3.根据分析结果，优化代码或调整配置。具体操作：第一步：定位
内存占用高的进程-使用`top`命令，按
内存排序（在top界面中按`M`），查看哪个进程占用
内存最高。-或者使用`psaux --sort=-
%mem|head`命令。第二步：分析进程
内存使用-如果是Java进程，可以使用`jmap`或`jcmd`工具来生成堆转储文件（heap dump），然后用MAT（Memory Analyzer Tool）等工具分析
内存泄漏。-对于其他进程，可以使用`pmap -x <pid>`查看进程的
内存映射，或者使用 `smem`等工具。第三步：优化-如果
发现内存泄漏，修复代码（例如释放不再使用的对象，避免不必要的全局缓存等）。-调整应用程序配置，例如减少缓存大小、调整JVM堆大小（对于Java应用）等。-考虑增加物理
内存（如果经常性
内存不足且无法通过优化解决）。引用[1]中提到CPU使用率高的优化案例，通过优化循环代码降低了CPU使用率。类似地，
内存优化也需要针对具体问题。引用[2]提到了云服务器带宽和CPU利用率高的情况，其排查步骤与
内存排查类似，都是先定位再分析。根据引用[1]和[2]的经验，我们可以总结出通用的排查思路：定位高资源占用的进程和线程，然后深入分析具体原因，最后进行优化。注意：有时
内存使用率高可能是由于应用程序设计问题（如
内存泄漏）或配置不当（如JVM堆设置过大）导致。举例：对于Java应用，如果
发现内存泄漏，通常可以通过分析堆转储找到占用
内存最多的对象，然后定位到创建这些对象的代码位置，进而修复。另外，除了应用程序本身，也要注意系统级别的缓存（如
Linux系统的PageCache）可能会占用大量
内存，但这部分
内存在需要时会被释放，所以并不一定是问题。可以使用`free-m`命令查看，关注`available`字段，它表示可用
内存（包括可回收的缓存）。如果确定是应用程序占用
内存过高，且无法通过优化代码解决，可能需要考虑横向扩展（增加服务器）或纵向扩展（增加
内存）。下面我们详细说明步骤：
###1.定位
内存占用高的进程使用top命令：```bashtop```在top界面中，按下`Shift+M`（大写M）按
内存使用率排序。记下占用
内存高的进程ID（PID）和进程名。
###2.分析进程
内存使用####对于Java进程-使用`jmap`生成堆转储：```bashjmap-dump:format=b,file=heapdump.hprof <pid>```然后使用MAT工具分析heapdump.hprof文件。-或者使用`jcmd`生成堆转储：```bashjcmd<pid> GC.heap_dumpheapdump.hprof```
-也可以使用`jstat`查看
内存各区域使用情况：```bashjstat -gc <pid>100010#每1秒采样一次，共10次```观察老年代（Old Generation）是否持续增长，并且FullGC后是否回收，如果回收不掉则可能存在
内存泄漏。
####对于非Java进程-使用`pmap`查看详细
内存映射：```bashpmap -x <pid>```查看哪些地址段占用了大量
内存。
-使用`smem`工具（如果系统没有安装，需要先安装）：```bashsmem -p -P <process_name>```###3.优化根据分析结果进行优化：
-如果是
内存泄漏，修复代码。-调整应用程序配置，例如：-对于Java应用，调整JVM堆大小参数（如-Xmx, -Xms）避免设置过大或过小（过小可能导致频繁GC，过大可能导致
内存占用过高）。-减少缓存大小，或者使用更高效的数据结构。-优化算法，减少
内存占用。
-如果应用程序支持，可以重启服务以释放
内存（临时方案）。
###4.监控优化后持续监控
内存使用情况，可以使用监控工具（如Prometheus+Grafana）设置告警。###注意事项-在生成堆转储时，可能会暂停应用进程（Stop-The-World），因此需要在业务低峰期操作。
-分析堆转储需要一定经验，可以借助MAT等工具的自动分析报告。如果以上步骤无法解决问题，可能需要考虑：-增加服务器
内存。-对应用进行架构优化，比如将部分数据缓存到外部缓存系统（如Redis）。-负载均衡，将请求分散到多台服务器。引用[1]中通过优化代码解决了CPU问题，引用[2]提供了排查步骤的思路，我们可以借鉴这些思路来处理
内存问题。最后，建议定期
检查服务器
内存使用情况，并设置告警阈值（如80
%），以便及时
发现问题。相关问题：§§相关问题§§1.如何监控服务器
内存使用情况？2.除了top命令，还有哪些工具可以分析
内存使用？
3.如何分析Java
内存泄漏？4.服务器
内存使用率过高，除了应用程序问题，还有哪些可能的原因？5.如何设置
内存使用率告警？</think>### 服务器
内存使用率超过
90%的优化解决方案
#### 排查步骤
1. **定位高
内存进程**
```bash
top -o
%MEM # 按
内存排序查看进程
htop # 交互式查看（需安装）
ps aux --sort=-
%mem | head -10 # 显示
内存占用Top10
```
重点关注占用最高的进程ID（PID）和服务名称。
2. **分析进程
内存细节**
- **Java应用**：
```bash
jmap -histo:live <PID> | head -20 # 查看对象实例统计
jcmd <PID> GC.heap_dump /path/dump.hprof # 生成堆转储文件
```
用MAT/Eclipse Memory Analyzer分析`dump.hprof`文件，定位
内存泄漏点[^1]。
- **非Java应用**：
```bash
pmap -x <PID> # 查看
内存映射
smem -P <进程名> # 显示详细
内存构成
```
3. **
检查系统级缓存**
```bash
free -h # 查看
内存分布
cat /proc/meminfo | grep -E 'SReclaimable|Cached' # 可回收缓存
```
Linux会自动用空闲
内存作文件缓存（`Buffers/Cached`），这部分可回收，实际可用
内存看 `available` 字段[^2]。
#### 优化措施
1. **应用程序优化**
- 修复
内存泄漏（如未关闭的
数据库连接、静态集合类持续增长）
- 优化数据结构（避免大对象缓存，改用分页加载）
- 限制资源池大小（
数据库连接池、线程池）
- 示例代码修正：
```java
// 错误：静态Map无限增长
public static Map<String, Object> cache = new HashMap<>();
// 修正：使用LRU缓存
public static Map<String, Object> cache = Collections.synchronizedMap(
new LinkedHashMap<>(1000, 0.75f, true) {
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
});
```
2. **配置调整**
- **JVM参数**（Java应用）：
```bash
-Xmx4g -Xms4g # 堆大小不超过物理
内存70
%
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 # 改用G1垃圾回收器
```
- **调整SWAP**：
```bash
sysctl vm.swappiness=10 # 降低交换倾向（默认60）
```
- **释放缓存**（紧急情况）：
```bash
sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
```
3. **架构改进**
- 添加Redis/Memcached缓存层，减轻应用
内存压力
- 对
内存密集型服务做水平扩容
- 使用
内存分析工具定期扫描（如Valgrind）
#### 监控与预防
```bash
# 持续监控
vmstat 5 # 每5秒采样
nmon # 实时资源监控
# 设置告警（示例PromQL）
node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes < 0.2
```
建议阈值：
- 警告线：
内存使用率 > 80
% 持续10分钟
- 紧急线：可用
内存 < 总
内存10
%
> **关键提示**：服务器物理
内存90%时需区分是**应用真实占用**还是**系统缓存**。
Linux的`Cached`
内存可快速释放，实际压力看`MemAvailable`[^2]。优化后应持续观察24小时
内存曲线。
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