|作者 邓英明，腾讯云DBA，擅长数据库架构设计、故障诊断、性能优化，现主要负责腾讯云数据库MySQL/TDSQL-C/Redis的相关工作。
在日常工作中，时不时会收到内存使用率高的告警，那么我们应该如何处理呢？本文将从Linux和MySQL两个层面，介绍内存管理的相关知识点，希望能给大家带来一些帮助，以便更好地应对内存问题。
一、如何看懂内存指标
遇到内存问题，可以先通过free、vmstat、top等命令，进行检查。free命令，可以获取系统内存的总体使用情况；vmstat命令，可以实时观察内存的变化情况；top命令，可以进行排序，获取内存占用大的进程。这里简单介绍一下free命令输出(以CentOS 7为例)：
代码语言：javascript复制 total used free shared buff/cache available
Mem: 8008704 5234876 157920 640 2615908 2467292
Swap: 2047 0 2047第一行是内存数据
1. total：内存总大小，对应于/proc/meminfo的MemTotal
2. used：已使用的内存大小，对应于/proc/meminfo的(MemTotal - MemFree - Buffers - Cached - Slab)
3. free：未使用的内存大小，对应于/proc/meminfo的MemFree
4. buff/cache：已使用的缓存大小，对应于/proc/meminfo的Buffers Cached
5. available：可供使用的内存大小，这是一个预估值，对应于/proc/meminfo的MemAvailable
第二行是交换分区数据
1. total：交换分区总大小，对应于/proc/meminfo的SwapTotal
2. used：已使用的交换分区，对应于/proc/meminfo的(SwapTotal - SwapFree)
3. free：未使用的的内存大小，对应于/proc/meminfo的SwapFree
这里值得注意的是，Linux操作系统会最大限度利用内存，空闲内存free少，不代表系统内存不够用了。个人建议，一方面需要观察内存增长的整体趋势是否逐渐趋于平稳、以及used和buff/cache的变化情况；另一方面需要观察是否频繁使用到交换分区swap，当然了，这里要避免NUMA和swapiness设置不正确带来的干扰。
二、MySQL如何使用内存
在MySQL中，内存占用主要包括以下几部分，全局共享的内存、线程独占的内存、内存分配器占用的内存，具体如下：
全局共享
1. innodb_buffer_pool_size：InnoDB缓冲池的大小
2. innodb_additional_mem_pool_size：InnoDB存放数据字典和其他内部数据结构的内存大小，5.7已被移除
3. innodb_log_buffer_size：InnoDB日志缓冲的大小
4. key_buffer_size：MyISAM缓存索引块的内存大小
5. query_cache_size：查询缓冲的大小，8.0已被移除
线程独占
1. thread_stack：每个线程分配的堆栈大小
2. sort_buffer_size：排序缓冲的大小
3. join_buffer_size：连接缓冲的大小
4. read_buffer_size：MyISAM顺序读缓冲的大小
5. read_rnd_buffer_size：MyISAM随机读缓冲的大小、MRR缓冲的大小
6. tmp_table_size/max_heap_table_size：内存临时表的大小
7. binlog_cache_size：二进制日志缓冲的大小
内存分配器
在MySQL中，buffer pool的内存，是通过mmap()方式直接向操作系统申请分配；除此之外，大多数的内存管理，都需要经过内存分配器。为了实现更高效的内存管理，避免频繁的内存分配与回收，内存分配器会长时间占用大量内存，以供内部重复使用。关于内存分配器的选择，推荐使用jemalloc，可以有效解决内存碎片与提升整体性能。
因此，MySQL占用内存高的原因可能包括：innodb_buffer_pool_size设置过大、连接数/并发数过高、大量排序操作、内存分配器占用、以及MySQL Bug等等。一般来说，在MySQL整个运行周期内，刚启动时内存上涨会比较快，运行一段时间后会逐渐趋于平稳，这种情况是不需要过多关注的；如果在稳定运行后，出现内存突增、内存持续增长不释放的情况，那就需要我们进一步分析是什么原因造成的。
三、到底是谁占用了内存
在绝大多数情况下，我们是不需要花费过多精力，去关注MySQL内存使用情况的；但是，也不能排除确实存在内存占用异常的情况，这个时候我们应该如何去进行深入排查呢？其实，MySQL官方就提供了强大的实时监控工具——performance_schema库下的监控内存表，通过这个工具，我们可以很清晰地观察到MySQL内存到底是被谁占用了、分别占用了多少。
开启内存监控
实例启动时开启
我们可以选择，在实例启动时，开启内存监控采集器，具体方法如下：
代码语言：javascript复制vi my.cnf
performance-schema-instrument='memory/%=ON'禁用方法如下：
代码语言：javascript复制vi my.cnf
performance-schema-instrument='memory/%=OFF'实例运行时开启
我们也可以选择，在实例运行时，动态开启内存监控采集器，具体方法如下：
代码语言：javascript复制mysql> UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE 'memory/%';禁用方法如下：
代码语言：javascript复制mysql> UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'NO' WHERE NAME LIKE 'memory/%';因为采集器的实现原理，是在内存进行分配/回收时，更新相对应内存监控表的数据；换句话说，就是采集器只能监控到开启之后的内存使用情况；而MySQL很大一部分内存都是在实例启动时就预先分配的，因此要想准确监控实例的内存使用率，需要在实例启动时就开启内存采集器。
内存监控表
在performance_schema库下，提供多个维度的内存监控表，具体如下：
memory_summary_by_account_by_event_name：账号纬度的内存监控表
memory_summary_by_host_by_event_name：主机纬度的内存监控表
memory_summary_by_thread_by_event_name：线程维度的内存监控表
memory_summary_by_user_by_event_name：用户纬度的内存监控表
memory_summary_global_by_event_name：全局纬度的内存监控表
内存监控表均包括以下关键字段：
COUNT_ALLOC：内存分配次数
COUNT_FREE：内存回收次数
SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC：内存分配大小
SUM_NUMBER_OF_BYTES_FREE：内存回收大小
CURRENT_COUNT_USED：当前分配的内存，通过COUNT_ALLOC-COUNT_FREE计算得到
CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED：当前分配的内存大小，通过SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC-SUM_NUMBER_OF_BYTES_FREE计算得到
LOW_COUNT_USED：CURRENT_COUNT_USED的最小值
HIGH_COUNT_USED：CURRENT_COUNT_USED的最大值
LOW_NUMBER_OF_BYTES_USED：CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED的最小值
HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED：CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED的最大值
接下来，让我们看一个正常运行实例的内存使用情况，具体如下：
代码语言：javascript复制mysql> select USER,HOST,EVENT_NAME,COUNT_ALLOC,COUNT_FREE,CURRENT_COUNT_USED,SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC,SUM_NUMBER_OF_BYTES_FREE,CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED from performance_schema.memory_summary_by_account_by_event_name order by CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED desc limit 10;
------ ----------- ---------------------------- ------------- ------------ -------------------- --------------------------- -------------------------- ------------------------------
| USER | HOST | EVENT_NAME | COUNT_ALLOC | COUNT_FREE | CURRENT_COUNT_USED | SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC | SUM_NUMBER_OF_BYTES_FREE | CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED |
------ ----------- ---------------------------- ------------- ------------ -------------------- --------------------------- -------------------------- ------------------------------
| NULL | NULL | memory/innodb/buf_buf_pool | 32 | 0 | 32 | 4500488192 | 0 | 4500488192 |
| NULL | NULL | memory/innodb/os0event | 1573559 | 0 | 1573559 | 214004024 | 0 | 214004024 |
| NULL | NULL | memory/innodb/hash0hash | 82 | 6 | 76 | 397976480 | 227067024 | 170909456 |
| NULL | NULL | memory/innodb/log0log | 10 | 0 | 10 | 33565840 | 0 | 33565840 |
| root | localhost | memory/innodb/std | 3650638 | 3043111 | 607527 | 160778066 | 141334898 | 19443168 |
| NULL | NULL | memory/mysys/KEY_CACHE | 3 | 0 | 3 | 8390768 | 0 | 8390768 |
| NULL | NULL | memory/innodb/ut0pool | 2 | 0 | 2 | 4194480 | 0 | 4194480 |
| NULL | NULL | memory/innodb/sync0arr | 3 | 0 | 3 | 2506184 | 0 | 2506184 |
| NULL | NULL | memory/innodb/lock0lock | 33 | 0 | 33 | 2245040 | 0 | 2245040 |
| root | localhost | memory/innodb/mem0mem | 9897784 | 9896793 | 991 | 8845389160 | 8843147749 | 2241411 |
------ ----------- ---------------------------- ------------- ------------ -------------------- --------------------------- -------------------------- ------------------------------
10 rows in set (0.01 sec)再看一个Bug #86821的场景，buffer pool占用最大内存正常，但是存储过程占用3GB就比较异常了，存在内存泄漏的风险；由此可知，通过内存监控表，我们可以快速定位内存异常占用问题。
代码语言：javascript复制mysql> select event_name, current_alloc, high_alloc from memory_global_by_current_bytes where current_count > 0;
-------------------------------------------------------------------------------- --------------- -------------
| event_name | current_alloc | high_alloc |
-------------------------------------------------------------------------------- --------------- -------------
| memory/innodb/buf_buf_pool | 7.29 GiB | 7.29 GiB |
| memory/sql/sp_head::main_mem_root | 3.21 GiB | 3.62 GiB |
| memory/innodb/hash0hash | 210.16 MiB | 323.63 MiB |
| memory/sql/TABLE | 183.82 MiB | 190.28 MiB |
| memory/sql/Query_cache | 128.02 MiB | 128.02 MiB |
| memory/mysys/KEY_CACHE | 64.00 MiB | 64.00 MiB |
| memory/innodb/log0log | 32.08 MiB | 32.08 MiB |
| memory/innodb/parallel_doublewrite | 30.27 MiB | 30.27 MiB |
| memory/performance_schema/table_handles | 27.19 MiB | 27.19 MiB |
| memory/innodb/mem0mem | 19.14 MiB | 20.79 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_history_long | 13.66 MiB | 13.66 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest.tokens | 9.77 MiB | 9.77 MiB |另外，如果我们在内存监控表，看见一些比较陌生的event，可以翻阅官方文档或源码，继续进一步解读，例如
memory/innodb/os0event
代码语言：javascript复制 /** @file include/os0event.h
The interface to the operating system condition variables
Created 2012-09-23 Sunny Bains (split from os0sync.h)
*******************************************************/
memory/innodb/hash0hash /** @file include/hash0hash.h
The simple hash table utility
Created 5/20/1997 Heikki Tuuri
*******************************************************/四、总结
总的来说，只要我们的操作系统/数据库有一个相对合理的配置(NUMA、swapiness、jemalloc、innodb_buffer_pool_size等等)，大多数情况是不需要关注内存问题的；如果非常不幸运地碰到内存占用异常问题，可以通过官方提供的实时监控工具——内存监控表，快速进行定位；不过需要注意的是，开启内存采集器也会带来一些问题，比如额外的内存占用和性能损耗，一般建议是在系统出现内存问题之后，再重启实例启用，并等待复现。
关于专栏
《腾讯云数据库专家服务》是由腾讯云数据库技术服务团队维护的社区专栏，涵盖了各类数据库的实际案例，最佳实践，版本特性等内容。目前专栏文章仍在持续丰富中，欢迎在文章末尾留言互动，给出宝贵的建议。
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