1. free 命令

内存使用情况的快速入门

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   available

Mem:           15G        3.2G        9.8G        1.2G        2.8G        11G

Swap:          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。

进阶用法

• 「动态监控」: 用 free -s 5 每隔5秒刷新一次内存状态，适合观察内存变化趋势。
• 「指定单位」: 用 free -m（MB）或 free -g（GB）控制显示单位。
• 「查看历史数据」: 配合 watch 命令，比如 watch -n 2 free -h，每2秒更新一次。

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。

2. top 命令

实时掌握内存与进程动态

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/cache

KiB 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）。

交互式操作

top 的强大之处在于它的交互性：

• 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。

实战场景

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 <PID> 终止它，或者用后面介绍的 pmap 进一步分析。

延伸工具：htop

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。

3. vmstat 命令

深入挖掘虚拟内存细节

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。

基本用法

运行以下命令：

vmstat 1

1 表示每秒刷新一次，按 Ctrl + C 停止。

输出解析

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：

• 「memory」: swpd: 已用交换空间（单位KB，这里是0）。 free: 未用内存（约9.8GB）。 buff: 缓冲区内存（约123MB）。 cache: 缓存内存（约3.3GB）。
• 「swap」: si: 从交换空间换入内存的速率（KB/s）。 so: 从内存换出到交换空间的速率（KB/s）。

进阶用法

• 「详细统计」: 用 vmstat -s 查看内存的完整统计，比如总内存、分页信息等。
• 「指定单位」: 用 vmstat -S M 1 以MB为单位显示。
• 「分析内核缓存」: 用 vmstat -m 查看 slab 信息（内核内存分配细节）。

实战场景

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。

4. pmap 命令

进程内存的显微镜

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。

先用 ps aux 找到目标进程的 PID，然后运行：

pmap -x <PID>

-x 提供扩展信息。

假设 PID 是 1234，输出可能是：

Address           Kbytes     RSS   Dirty Mode   Mapping

0000555555555000    4096    1234    5678 r-x--  /usr/bin/python3

00007ffff7a00000     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）。

进阶用法

• 「简洁输出」: 用 pmap <PID> 只显示基本信息。
• 「统计共享内存」: 用 pmap -X <PID> 查看更详细的统计。

实战场景

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。

5. smem 命令

内存使用的终极分析

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/Ubuntu

sudo yum install smem      # CentOS/RHEL

运行：

smem -t -k

-t 显示总数，-k 用人类可读单位。

输出解析

输出类似：

  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

• 「USS」: 进程独占内存（Unique Set Size）。
• 「PSS」: 按比例分配共享内存后的占用（Proportional Set Size）。
• 「RSS」: 总物理内存占用（含共享内存）。

为什么 PSS 更实用？

RSS 会把共享内存完整计入每个进程，导致总数虚高。而 PSS 把共享内存按比例分配，反映了更真实的内存负担。

实战场景

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。