效能定位套路雖然記憶體的效能指標很多，但都是為了描述記憶體的原理，指標間自然不會完全孤立，一般都會有關聯, 明白了原理, 在定位問題的時候就能更快更準舉個最簡單的例子，當你看到系統的剩餘記憶體很低時，是不是就說明，程序一定不能申請分配新記憶體了呢？
記憶體效能工具有很多,是不是每次碰到記憶體效能問題，都要把工具全跑一遍，把所有記憶體效能指標全分析一遍呢?這樣當然不行,效率太低了為了迅速定位記憶體問題，我通常會先執行幾個覆蓋面比較大的效能工具，比如 free、top、vmstat、pidstat 等
具體的分析定位思路:
先用 free 和 top，檢視系統整體的記憶體使用情況。
再用 vmstat 和 pidstat，檢視一段時間的趨勢，從而判斷出記憶體問題的型別。
最後進行詳細分析，比如記憶體分配分析、快取/緩衝區分析、具體程序的記憶體使用分析等。
例如:當你通過 free，發現大部分記憶體都被快取占用後，可以使用 vmstat 或者 sar 觀察一下快取的變化趨勢，確認快取的使用是否還在繼續增大。如果繼續增大，則說明導致快取公升高的程序還在執行，那你就能用快取 / 緩衝區分析工具（比如 cachetop、slabtop 等），分析這些快取到底被**占用
當你通過 vmstat 或者 sar 發現內存在不斷增長後，可以分析中是否存在記憶體洩漏的問題。比如你可以使用記憶體分配分析工具 memleak ，檢查是否存在記憶體洩漏。如果存在記憶體洩漏問題，memleak 會為你輸出記憶體洩漏的程序以及呼叫堆疊。
記憶體優化思路找到記憶體問題的**後，下一步就是相應的優化工作了。在我看來，記憶體調優最重要的就是，保證應用程式的熱點資料放到記憶體中，並儘量減少換頁和交換。
常見的優化思路有這麼幾種:
最好禁止 swap。如果必須開啟 swap，降低 swappiness 的值，減少記憶體**時 swap 的使用傾向。
減少記憶體的動態分配。比如，可以使用記憶體池、大頁（hugepage）等。
盡量使用快取和緩衝區來訪問資料。如可以使用堆疊明確宣告記憶體空間來儲存需要快取的資料；或者用 redis 這類的外部快取元件優化資料的訪問。
使用 cgroups 等方式限制程序的記憶體使用情況。這樣，可以確保系統記憶體不會被異常程序耗盡。
通過 /proc/pid/oom_adj ，調整核心應用的 oom_score。這樣，可以保證即使記憶體緊張，核心應用也不會被 oom 殺死
Linux效能優化 記憶體效能優化思路
目錄 記憶體效能指標 記憶體效能工具 如何快速分析記憶體的效能指標 系統記憶體使用情況 1.已用記憶體和剩餘記憶體 2.共享記憶體，通過tmpfs實現的，他的大小就是tmpfs使用的記憶體大小，這是乙個特殊的快取 3.可用記憶體是新程序可以使用的最大記憶體，包括剩餘記憶體和可 快取 4.快取包括，從...
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