一、什么时候需要内存调优？

• 系统频繁 OOM（Out of Memory）杀进程
• 响应变慢，free 显示内存耗尽，swap 使用率高
• 数据库或 Java 应用 GC 频繁、停顿长
• 你发现系统 cache 占了几十 G，想知道能不能回收

读完这篇你会：看懂 /proc/meminfo，设置合理的 swap 和缓存回收策略，定位内存泄漏，用大页提升性能。

前置条件：能登录 Linux 服务器，有 root 或 sudo。我用 Ubuntu 22.04 和 CentOS 7 验证过。

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二、先把内存指标看懂，别被 free 骗了

很多新手只盯着 free 那一行，发现只剩几百兆，以为内存不够。其实 Linux 会尽量用空闲内存做 cache，cache 是可以回收的。

正确的看法：看 available 列。

free -h

示例输出（32G 内存机器）：

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           31G         12G        1.2G        123M         18G         18G
Swap:         2.0G        200M        1.8G

这里 free 只有 1.2G，但 available 有 18G，说明还有大量 cache 可以回收，系统并不紧张。used 12G 包含了进程实际占用 + cache，但 available 已经剔除了可回收部分。

详细看 /proc/meminfo：

cat /proc/meminfo | grep -E "MemTotal|MemFree|MemAvailable|Buffers|Cached|SwapTotal|SwapFree|Dirty|Writeback"

重点字段：

• MemAvailable：估计有多少内存可用于启动新应用（不触发 swap）
• Buffers：块设备的缓冲区（比如磁盘元数据）
• Cached：文件缓存（page cache）
• Dirty：等待写回磁盘的脏页
• Writeback：正在写回的页

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三、swap 调优：别让它拖垮性能

3.1 swap 该设多大？

老教科书说 swap = 2 倍内存，那是内存 512M 时代的经验。现在服务器内存 64G、128G，你给 256G swap？浪费磁盘，还会让系统在内存压力下疯狂换页。

我个人的经验：

• 内存 < 8G：swap = 内存大小
• 内存 8G - 64G：swap = 4G - 8G
• 内存 > 64G：swap = 8G（或者干脆不要，除非跑 Hadoop 等需要 swap 的应用）

3.2 vm.swappiness：什么时候开始用 swap

范围 0-100，默认 60。值越大，越积极用 swap。

对数据库或延迟敏感应用，建议调到 10-20，让它尽量留在内存。

# 临时生效
sysctl -w vm.swappiness=10

# 永久生效
echo "vm.swappiness=10" >> /etc/sysctl.conf

注意：设成 0 不代表禁用 swap，只是极度不愿意换出。内核 3.5 以后，0 的含义略有变化，想彻底禁用 swap 可以用 swapoff -a。

3.3 添加 swap 文件（不用分区）

如果当初没分 swap 分区，可以用文件临时顶：

dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=4096   # 4G
chmod 600 /swapfile
mkswap /swapfile
swapon /swapfile
echo "/swapfile none swap sw 0 0" >> /etc/fstab

坑：dd 会先写满 4G 零，会占用磁盘 IO。生产环境建议在低峰期操作。

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四、缓存回收：什么时候手动 drop cache

Linux 会自动回收 cache，但有时候你想立即释放（比如测试内存泄漏）。不要在生产环境随便 drop，会导致性能抖动。

# 清空 page cache（文件缓存）
echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches

# 清空 dentry 和 inode 缓存
echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches

# 清空全部
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

我推荐：只在测试环境或明确知道 cache 占用了大量内存且业务低峰期时用 echo 1。echo 3 会让系统短暂“失忆”，性能骤降。

另外，调 vm.vfs_cache_pressure（默认 100）可以控制内核回收目录/ inode 缓存的倾向。数值越大越积极回收。如果文件系统有很多小文件，可以调到 200，避免 cache 占满内存。

sysctl -w vm.vfs_cache_pressure=200

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五、定位内存泄漏：哪个进程在偷吃？

5.1 按 RSS 排序

ps aux --sort=-%mem | head -20

记下可疑 PID。然后持续观察它的内存变化：

watch -n 2 "ps -p PID -o rss,vsz,comm"

如果 RSS 每几分钟涨 100M 且从不下降，基本是泄漏。

5.2 查看进程内存映射详情

cat /proc/PID/smaps | grep -E "Pss|Rss|Size" | head -20

Pss（比例驻留大小）是更准确的内存占用（考虑了共享库）。如果某个进程的 Pss 持续增长，基本确定泄漏。

5.3 用 valgrind 找泄漏（开发环境）

生产环境别用 valgrind，开销太大。开发环境可以：

valgrind --leak-check=full ./your_program

彩蛋：用 pmap -x PID 快速看内存分布，pmap 的输出比 /proc/smaps 更直观。

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六、大页内存（HugePages）：数据库性能神器

TLB（页表缓存）条目有限，用默认 4K 页，访问大量内存时 TLB miss 频繁。2MB 或 1GB 的大页能显著提升性能（尤其是数据库、DPDK、JVM）。

6.1 配置 HugePages（2MB）

# 查看当前大页配置
cat /proc/sys/vm/nr_hugepages

# 临时分配 1024 个 2MB 大页（共 2GB）
echo 1024 > /proc/sys/vm/nr_hugepages

# 永久：在 /etc/sysctl.conf 添加
vm.nr_hugepages=1024

挂载 hugetlbfs：

mkdir /mnt/huge
mount -t hugetlbfs none /mnt/huge
echo "none /mnt/huge hugetlbfs defaults 0 0" >> /etc/fstab

6.2 透明大页（THP）：建议关闭

THP 是内核自动将内存页合并成大页，但容易导致延迟抖动。数据库（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）官方都推荐关闭 THP。

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

永久关闭：在 /etc/rc.local 或 systemd service 里加。

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七、实战案例：MySQL 内存被 swap 拖死

场景还原

一台 MySQL 服务器，内存 64G，innodb_buffer_pool_size 设了 40G，系统 swap 8G。跑着跑着，MySQL 响应从 1ms 飙到 200ms。

free -h 看到 swap 用了 6G，available 还有 20G。明明有空闲内存，为什么用 swap？

排查

检查 vm.swappiness 默认 60。MySQL 进程内存占用虽然没超物理，但内核认为某些匿名页（比如 InnoDB 的 old blocks）不活跃，换出到 swap。

解决

1. 调低 vm.swappiness=10
2. 重启 MySQL 让内存重新分布
3. 修改 MySQL 配置：innodb_numa_interleave=1（开启 NUMA 交错，避免内存分配不均）

结果：swap 使用降到了几十 MB，响应恢复正常。

教训：数据库服务器一定调低 swappiness，有条件的话用 numactl 绑定内存节点。

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八、彩蛋：几个冷门但有用的内存命令

• numactl --hardware 看 NUMA 拓扑。跨节点访问内存延迟高，可以用 numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./app 绑定。
• slabtop 看内核 slab 缓存（比如 dentry、inode 占多少内存）。如果 dentry 太大，考虑调 vfs_cache_pressure。
• echo m > /proc/sysrq-trigger 会输出内存信息到内核日志（别随便敲，会触发 dump）。
• smem 工具（需要安装）可以统计 PSS/USS，比 ps 更准确。

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九、验证调优效果

1. 用 stress 模拟内存压力：

stress --vm 2 --vm-bytes 1G --timeout 60

1. 同时观察 vmstat 1 的 si 和 so（swap in/out）。如果 si 持续大于 0，说明内存不足或 swappiness 太高。
2. 对数据库，压测观察响应时间和 %iowait。

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十、常见问题（真有人问过我）

Q：free 显示 available 很多，但应用还是 OOM 被杀？
A：OOM 通常因为单个进程超过了 ulimit -v 或 cgroup 限制，不是系统总内存不足。检查 dmesg | grep -i oom 看哪个进程被杀。

Q：/proc/meminfo 里的 MemAvailable 是怎么算的？
A：估计值 = MemFree + Buffers + Cached - 不可回收部分（如共享内存）。不同内核版本算法有差异，但趋势可信。

Q：可以关闭 swap 吗？
A：可以。但强烈建议保留少量 swap，哪怕 1G，因为内核在某些内存压力下需要 swap 做后台回收，否则可能直接 OOM。云上很多实例默认无 swap，自己加文件。

Q：Java 应用 RSS 高但实际堆很小，为什么？
A：JVM 会预分配内存（Xmx），还会加载共享库、线程栈、Metaspace。用 jcmd 或 Native Memory Tracking 分析。

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最后总结

• 先看 available，别被 free 吓到。
• 调低 swappiness（数据库 10-20），避免无辜 swap。
• 内存泄漏用 ps 和 /proc/PID/smaps 跟踪 RSS 趋势。
• 大页提升性能，关闭 THP 避免延迟毛刺。
• NUMA 绑核对多路服务器很重要。

内存调优往往是被忽视的一环，很多人直接加内存完事。但优化 swap 和 cache 策略，有时能省下一台服务器。

你遇到过内存调优的奇葩问题吗？评论区分享一下，咱们一起分析。