fullgc 内存排查1

原创于 2025-09-25 11:59:50 发布 · 1k 阅读

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查找消耗大量内存的进程是系统性能调优和故障排查的常见任务。下面我用一个表格汇总了常用的命令工具，方便你快速选择：

工具/命令	主要特点与用途	常用命令示例
`top` / `htop`	实时动态查看系统资源使用情况，交互式操作，可排序进程。	`top` (进入后按 `Shift+M` 按内存排序) `htop` (进入后按 `F6` 选 `MEM%` 排序)
`ps`	获取系统进程的静态快照，可排序和定制输出字段，适合脚本调用。	`ps aux --sort=-%mem \| head -n 10` `ps -eo pid,user,%mem,comm --sort=-%mem \| head`
`free`	快速查看系统总体内存和交换空间的使用情况。	`free -h`
`smem`	提供更详细的内存使用报告，能计算实际物理内存分配（PSS/USS），考虑共享内存。	`smem -r -s rss` (按 RSS 排序)
`vmstat`	查看内存、交换、进程、IO 和 CPU 等相关统计信息，有助于判断是否存在频繁交换（swap）。	`vmstat 1`
`pmap`	查看指定进程的详细内存映射信息，用于深入分析特定进程的内存使用构成。	`pmap -x <PID>`

top 和 htop 是最常用的实时系统监控工具，提供交互式界面。

启动 top：
```
top
```
进入后，按下 Shift + M 即可按内存使用率（%MEM）降序排列进程。
启动 htop（界面更友好，功能更强）：
```
htop  # 若未安装，Ubuntu/Debian: sudo apt install htop, CentOS/RHEL: sudo yum install htop
```
进入后，按 F6，然后选择 MEM% 即可按内存排序。

在 top 或 htop 的界面中，关注 RES（进程实际使用的物理内存）和 %MEM（内存使用百分比）这两列。

ps 命令能列出当前进程的快照，结合 sort 和 head 可以快速找出内存消耗大的进程。

查看内存消耗最大的前10个进程：
```
ps aux --sort=-%mem | head -n 10
```
ps aux 会列出所有进程的详细信息，--sort=-%mem 表示按内存使用百分比降序排序，head -n 10 显示前10行。
定制输出格式（例如只显示PID、用户、内存占比和命令）：
```
ps -eo pid,user,%mem,comm --sort=-%mem | head
```
这样输出更简洁。

在排查具体进程前，先用 free 命令了解系统整体内存使用情况。

free -h

-h 选项会以人类易读的单位（G、M）显示。关注 used（已使用）、available（可用内存，这通常比 free 更准确反应可用内存）以及 swap 分区的使用情况。如果 available 内存很小且 swap 使用频繁，说明物理内存可能不足。

smem 工具能提供更精细的内存使用分析，尤其能计算实际物理内存分配（PSS/USS），这些指标考虑了共享内存，更能反映进程的真实内存占用。

使用 smem 按物理内存排序：

smem -r -s rss  # -r 反向排序（从大到小），-s rss 指定按 RSS 排序

vmstat 命令能提供关于内存、交换分区、IO和CPU的统计信息。

vmstat 1  # 数字1表示每秒刷新一次

特别关注 si (swap in) 和 so (swap out) 列。如果它们的值经常大于0，说明系统正在频繁地进行交换（swapping），这是物理内存不足的强烈信号。

如果已经通过上述方法找到了可疑的高内存进程（假设PID为1234），可以用 pmap 深入分析该进程的内存使用细节：

pmap -x 1234

这会输出该进程详细的内存映射信息，包括每个内存段的大小、权限等，有助于判断内存使用的具体构成。

找到消耗大量内存的进程后，你需要：

判断是否正常：
- 像 MySQL, Java 应用, Nginx, Redis 等服务，为了性能会主动占用大量内存作为缓存或工作集，这通常是正常且期望的行为。
- 关注内存使用量是否在持续增长（可能的内存泄漏），或者是否远超出其正常水平。
结合日志分析：
- 查看该进程的应用日志（如 /var/log/ 下的相关日志），寻找错误或异常信息。
考虑进一步操作（谨慎！）：
- 如果确认某个非关键进程异常且影响系统，可尝试重启该进程。
- 对于疑似内存泄漏的进程，可能需要联系开发者或通过 Valgrind、Java Profiler 等工具进行深度分析。
- 若物理内存确实不足，长期解决方案是增加系统物理内存或优化应用程序的内存使用。