为了迅速定位内存问题，通常会先运行几个覆盖面比较大的性能工具，比如 free、top、vmstat、pidstat 等。
具体的分析思路主要有这几步
- 先用 free 和 top，查看系统整体的内存使用情况。
- 再用 vmstat 和 pidstat，查看一段时间的趋势，从而判断出内存问题的类型。
- 最后进行详细分析，比如内存分配分析、缓存 / 缓冲区分析、具体进程的内存使用分析等。
举几个例子更容易理解
- 第一个例子，当你通过 free，发现大部分内存都被缓存占用后，可以使用 vmstat 或者 sar 观察一下缓存的变化趋势，确认缓存的使用是否还在继续增大。如果继续增大，则说明导致缓存升高的进程还在运行，那你就能用缓存 / 缓冲区分析工具（比如 cachetop、slabtop 等），分析这些缓存到底被哪里占用。
- 第二个例子，当你 free 一下，发现系统可用内存不足时，首先要确认内存是否被缓存 / 缓冲区占用。排除缓存 / 缓冲区后，你可以继续用 pidstat 或者 top，定位占用内存最多的进程。找出进程后，再通过进程内存空间工具（比如 pmap），分析进程地址空间中内存的使用情况就可以了。
- 第三个例子，当你通过 vmstat 或者 sar 发现内存在不断增长后，可以分析中是否存在内存泄漏的问题。比如你可以使用内存分配分析工具 memleak ，检查是否存在内存泄漏。如果存在内存泄漏问题，memleak 会为你输出内存泄漏的进程以及调用堆栈。
注意，这个图里没有列出所有性能工具，只给出了最核心的几个。
虽然内存的性能指标和性能工具都挺多，但理解了内存管理的基本原理后，你会发现它们其实都有一定的关联。
梳理出它们的关系，掌握内存分析的套路并不难。
找到内存问题的来源后，下一步就是相应的优化工作了。
内存调优最重要的就是，保证应用程序的热点数据放到内存中，并尽量减少换页和交换。
常见的优化思路有这么几种
- 最好禁止 Swap。如果必须开启 Swap，降低 swappiness 的值，减少内存回收时 Swap 的使用倾向。
- 减少内存的动态分配。比如，可以使用内存池、大页（HugePage）等。
- 尽量使用缓存和缓冲区来访问数据。比如，可以使用堆栈明确声明内存空间，来存储需要缓存的数据；或者用 Redis 这类的外部缓存组件，优化数据的访问。
- 使用 cgroups 等方式限制进程的内存使用情况。这样，可以确保系统内存不会被异常进程耗尽。
- 通过 /proc/pid/oom_adj ，调整核心应用的 oom_score。这样，可以保证即使内存紧张，核心应用也不会被 OOM 杀死。
