<think>嗯，用户问的是
Linux服务器
内存占用高如何分析。这个问题很常见，但需要
系统性的排查思路。用户可能是运维人员或开发者，遇到了服务器性能问题，语气中带着急切。
从技术角度看，
内存高
占用分析要分层次：先看宏观统计确认是否真有问题，再定位具体进程，最后深入进程内部。用户可能已经用过
top命令但没找到根源，需要更专业的工具链。
首先得明确
Linux内存管理特性：可用
内存包含缓存和缓冲区，这部分可回收，所以不能只看free值。应该用free -m关注available字段，这才是真正可用的
内存量。如果available很低，说明确实紧张。
接下来要抓出
消耗大户。
top命令的%MEM排序是基础，但更推荐用ps aux --sort=-%mem | head快速定位前几名。不过有些进程看着
占用高实际是共享
内存，这时smem工具更准确，它能计算实际私有
内存。
如果发现某个进程异常，就需要深入其
内存分配。pmap -x <PID>能展示
内存映射，重点看anon堆
内存和mmap文件映射。如果anon堆特别大，可能是应用
内存泄漏。这时候用valgrind或gdb的dump memory会更精准，但线上环境要谨慎。
虚拟
内存也不能忽视，vmstat 1看si/so字段，如果持续不为0说明在频繁交换，这时即使物理
内存没满也会卡顿。需要调整swappiness或加
内存。
用户可能还忽略了内核
内存，比如slab分配器。用slab
top -o查看内核对象缓存，如果dentry或inode_cache过大，可能是文件
系统缓存未释放，sync命令能缓解。
最后要考虑应用特殊性：Java堆要用jstat -gc看GC效率，容器环境则需进入cgroup用cgroup-tools分析。
内存泄漏的话，建议用sar -r做长期监控，结合日志定位变化点。
用户的问题描述很简洁，说明ta有一定基础，但可能缺乏完整排查框架。补充的示
例代码是Python快排，虽然和
内存分析无关，但暗示ta需要具体可操作方案。所以回答要提供可直接执行的命令链，避免理论空谈。</think>以下是
Linux 服务器
内存占用高的分析步骤及常用命令：
**分析步骤：**
1. **确认
内存使用情况**：
```bash
free -h
```
* 重点看 `available` 列（或较旧
系统看 `-/+ buffers/cache` 下的 `free`），这才是应用真正可用的
内存。`used` 高但 `available` 不低通常不是问题（包含缓存和缓冲区）。
2. **查看进程级
内存占用**：
```bash
top
```
* 进入 `
top` 后按 `Shift + M` 按 **%MEM** (物理
内存占比) 排序。
* 关注 `RES` (常驻
内存，实际使用的物理
内存) 和 `%MEM` 高的进程。
* 按 `c` 显示完整命令路径。
```bash
ps aux --sort=-%mem | head -n 20 # 列出
内存占用最高的前20个进程
```
```bash
smem -s rss -k # 更准确计算进程实际使用的物理
内存 (PSS/RSS)
```
3. **分析进程
内存细节 (针对可疑进程)**：
```bash
pmap -x <PID> # 查看进程
详细的
内存映射区域
```
* 关注 `[anon]` (堆、栈等) 和特定文件映射的大小。
4. **检查内核
内存使用 (Slab)**：
```bash
slab
top -o # 动态显示内核 slab 缓存
占用 (按
占用排序)
```
* 查找 `dentry`, `inode_cache`, `buffer_head` 等是否
消耗过大。
5. **检查虚拟
内存和交换空间**：
```bash
vmstat 1 5 # 每秒采样一次，共5次
```
* 关注 `si` (swap in), `so` (swap out)：持续非零值表示
系统在频繁交换，物理
内存严重不足。
```bash
swapon -s # 查看交换分区使用情况
```
6. **检查共享
内存**：
```bash
ipcs -m # 查看
系统V共享
内存段
```
```bash
df -h /dev/shm # 查看 tmpfs (包括POSIX共享
内存) 使用情况
```
7. **检查文件
系统缓存**：
* `free -h` 中的 `buff/cache` 项已包含文件
系统缓存和缓冲区。
* `slab
top` 中的 `dentry` 和 `inode_cache` 也属于文件
系统元数据缓存。
*
Linux 会自动释放这部分
内存给应用程序，通常无需手动干预。
8. **分析
内存随时间变化趋势**：
```bash
sar -r 1 10 # 每秒采样一次
内存使用情况，共10次
sar -r -f /var/log/sa/saXX # 查看历史记录 (XX 为日期)
```
**常见原因：**
* **应用程序泄漏**：某个进程的 `RES` 持续增长且不释放。
* **配置不当**：应用配置（如 Java 应用的 `-Xmx`）设置过大，或数据库缓存过大。
* **内核 Slab 泄漏**：内核对象（如 `dentry`）因某种原因无法回收。
* **共享
内存未释放**：异常退出的进程遗留的共享
内存段。
* **文件
系统缓存过大**：虽可回收，但可能表明
系统内存富余或近期有大量 I/O。
* **
内存硬件问题**：极少数情况（需 `memtest86+` 检测）。
**Java 应用额外工具：**
* `jstat -gc <pid>`：查看堆
内存各区域使用和 GC 情况。
* `jmap -heap <pid>`：查看堆
内存配置和使用摘要。
* `jmap -histo:live <pid>`：查看堆
内存中存活对象的直方图 (谨慎使用，触发 Full GC)。
* VisualVM, MAT (Eclipse Memory Analyzer)：分析堆转储文件 (`jmap -dump:...`)。
本文详细介绍了Linux系统中内存占用的四大分类：RSS、页表、slabinfo和HugePages，并提供了具体的命令行工具来查看和分析这些内存占用情况，帮助读者深入了解Linux内存管理机制。
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