摘要：如果你是Linux新手，或者只是想快速瞥一眼内存状态，free 命令绝对是你的第一选择。它简单直接，能迅速展示系统的物理内存和交换空间（swap）的使用概况，是内存检查的“敲门砖”。
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内存使用情况的快速入门
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如果你是Linux新手，或者只是想快速瞥一眼内存状态，free 命令绝对是你的第一选择。它简单直接，能迅速展示系统的物理内存和交换空间（swap）的使用概况，是内存检查的“敲门砖”。
在终端输入以下命令：
free -h这里的 -h 参数让输出变得更人性化，用 GB、MB 等单位显示内存大小，而不是冷冰冰的字节数。
运行后，你可能会看到类似这样的结果：
total used free shared buff/cache availableMem: 15G 3.2G 9.8G 1.2G 2.8G 11GSwap: 2.0G 0B 2.0G别被这些数字吓到，我们来逐一拆解：
「Mem」: 物理内存的使用情况 total: 系统总物理内存（这里是15GB）。 used: 已使用的内存（3.2GB）。 free: 未使用的内存（9.8GB）。 shared: 被多个进程共享的内存（1.2GB）。 buff/cache: 用作缓冲区和缓存的内存（2.8GB）。 available: 系统估计可供新进程使用的内存（11GB）。「Swap」: 交换空间的使用情况 total: 总交换空间（2GB）。 used: 已使用的交换空间（这里是0B，说明没用上）。 free: 未使用的交换空间（2GB）。你可能会疑惑：free 是 9.8GB，而 available 却有 11GB，这是什么魔法？其实，Linux会把一部分内存用作缓冲区和缓存（buff/cache），这些内存虽然被“占用”，但在需要时可以迅速释放给新进程使用。available 综合考虑了这一点，比 free 更能反映实际可用的内存。
假设你发现系统变慢，运行 free -h 后看到 Swap 的 used 很高（比如1.8GB），说明内存不够用，系统开始频繁使用交换空间。这时可以考虑增加物理内存，或者检查是否有进程占用了过多资源。
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实时掌握内存与进程动态
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如果说 free 是内存的静态快照，那 top 就是一幅动态画卷。它不仅能显示内存使用情况，还能实时监控CPU、进程等信息，是Linux用户的“瑞士军刀”。
输入以下命令启动：
top界面会持续刷新，按 q 退出。
启动后，顶部几行显示系统资源概况，比如：
KiB Mem : 16384000 total, 9876543 free, 3210987 used, 3296460 buff/cacheKiB Swap: 2097152 total, 2097152 free, 0 used. 9876543 avail Mem单位是KiB（1KiB = 1024字节），翻译成更直观的含义：
total: 总物理内存（约16GB）。free: 未使用内存（约9.8GB）。used: 已使用内存（约3.2GB）。buff/cache: 缓冲区和缓存（约3.3GB）。avail Mem: 可用于新进程的内存（约9.8GB）。按 m 键：切换内存显示模式（百分比或具体数值）。按 Shift + M：按内存使用量排序进程，快速找出“内存大户”。按 f 键：进入字段管理，调整显示内容，比如只看内存相关列。假设你运行 top，发现内存 used 持续上升。向下滚动进程列表（用箭头键），找到内存占用最高的进程（看 %MEM 列），记下它的 PID，然后可以用 kill 终止它，或者用后面介绍的 pmap 进一步分析。
如果你觉得 top 的界面不够友好，可以试试 htop（需安装：sudo apt-get install htop）。它提供彩色界面和更直观的导航，用鼠标就能操作，内存信息一目了然。
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深入挖掘虚拟内存细节
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vmstat 是一个低调但强大的工具，它不仅能查看内存，还能分析CPU、I/O和进程状态。它的输出虽然简洁，却能揭示系统的深层运行机制。
运行以下命令：
vmstat 11 表示每秒刷新一次，按 Ctrl + C 停止。
输出类似这样：
procs memory ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 1 0 0 9876543 123456 3296460 0 0 0 0 1 2 0 0 100 0 0我们关注内存相关部分：
运行 vmstat 1，如果发现 si 和 so 持续不为0（比如每秒几十KB），说明系统在频繁使用交换空间。这可能是内存不足的信号，建议检查进程或优化内存分配。
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进程内存的显微镜
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当你需要深入某个进程的内存使用细节时，pmap 是你的最佳助手。它能展示进程的内存映射，包括每个内存段的大小、权限和来源。
-x 提供扩展信息。
假设 PID 是 1234，输出可能是：
Address Kbytes RSS Dirty Mode Mapping0000555555555000 4096 1234 5678 r-x-- /usr/bin/python300007ffff7a00000 132 12 12 rw--- [ anon ]...total kB 16384 2345 6789「Address」: 内存段起始地址。「Kbytes」: 内存段大小（KB）。「RSS」: 驻留集大小（实际占用的物理内存）。「Dirty」: 脏页数量（已修改但未写回的数据）。「Mode」: 权限（r=读，w=写，x=执行）。「Mapping」: 内存来源（文件或匿名内存）。假设一个 Python 进程（PID 1234）占用了大量内存，运行 pmap -x 1234，发现 RSS 总和远超预期。检查 Mapping 列，可能发现大量 [ anon ]（匿名内存），说明程序有内存泄漏，需优化代码。
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内存使用的终极分析
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smem 是一个专注于内存分析的利器，尤其是对共享内存的处理比其他工具更精准。它能告诉你每个进程的真实内存占用，避免重复计算共享库。
大多数系统默认没有 smem，需要安装：
sudo apt-get install smem # Debian/Ubuntusudo yum install smem # CentOS/RHEL运行：
smem -t -k-t 显示总数，-k 用人类可读单位。
PID User Command Swap USS PSS RSS 1234 user1 /usr/bin/python3 0B 12.3M 12.3M 15.6M 5678 user2 /usr/bin/Java 0B 45.6M 45.6M 50.0M...Total: 0B 57.9M 57.9M 65.6M运行 smem -t -k，发现某个 Java 进程 PSS 高达 500MB，远超预期。结合 pmap 检查它的内存映射，可能发现是加载了过多库文件，优化方案是精简依赖或调整 JVM 参数。
来源：wljslmz
