前言
大家好!我是【提前退休的java猿】(抖音同号)👏
昨天有位粉丝私信我"数据库占用内存过高,如何优化?",今天就和大家分享一下如何解决数据库占用内存过高的问题

数据库内存占用过高
要解决问题肯定就得找到问题的原因?
使用内存监控工具:通过top、htop(Linux)监控数据库进程(如mysqld、postgres)的内存占用,结合数据库自带工具(如 MySQL 的SHOW ENGINE INNODB STATUS)分析内存使用细节
一、排查内存过高的原因
首先然后想到的当然就是SQL写法上的优化,其次就是数据库配置,或者系统架构的问题了,比如并发太高数据库的活跃线程比较高等问题
哪些SQL会占用很高的内存呢?
- 大结果集查询,查询大量的字段(select *)且没有分页
- join查询使用不当。join连查询如果表数据量大也是非常占用内存的。join的底层实现有好几种算法,想了解的可以参考: sql 中谨慎使用多表join;
- 是否有很多长事务,导致内存始终得不到释放(比如索引失效等问题)
排查方法我们可以通过SQL命令查看此时活跃得线程的查询信息(PGSQl为例):
SQL
SELECT
pid, -- 进程ID
usename AS user, -- 执行查询的用户
datname AS db, -- 连接的数据库
client_addr, -- 客户端IP地址
application_name, -- 应用程序名称
backend_start, -- 后端进程启动时间
query_start, -- 查询开始时间
state_change, -- 状态变更时间
state, -- 会话状态(active/running/idle等)
wait_event_type, -- 等待事件类型
wait_event, -- 具体等待事件
query -- 当前执行的SQL语句(可能被截断)
FROM
pg_stat_activity
WHERE
state = 'active' -- 只显示活跃状态的查询
ORDER BY
query_start DESC; -- 按查询开始时间倒序排列
通过查看目前执行的SQL情况,来排查是SQL不规范或者是SQL需要优化。如果定位到SQL符合上面的情况,要优化就自然而然的就很简单了。
查看需要的字段,分页处理;多次查询,内存组装,减少数据库压力和内存;优化代码逻辑减少事务执行时间。
数据库配置
只能说数据库配置,能优化数据库对占用问题,并且不是解决根本问题方式吧。还是带大家看一下,配置层面对内存有什么影响以及怎么去解决这个。
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MySQL/InnoDB 示例:
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链表查询缓存join_buffer_size :没有索引的join查询时候,会把数据查询到内存中匹配。这个就是控制内存的缓存大小的。可以排查是否是设置得太大,可以降低这个缓存配置
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缓冲池(innodb_buffer_pool_size) :这是 InnoDB 最核心的内存消耗项,建议设置为系统可用内存的 50%-70%(避免占用过高导致系统 OOM)。
例如:
innodb_buffer_pool_size = 8G
(若系统内存为 16G)。 -
连接数(max_connections) :过多连接会占用大量内存,需根据实际并发量调整,避免设置过大(根据业务调整测试吧)。(设置得太大,并发高的时候全都压到数据库了)
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临时表内存(tmp_table_size、max_heap_table_size) :限制内存临时表大小,超过则自动转为磁盘表,避免内存溢出。
例如:
tmp_table_size = 64M
,max_heap_table_size = 64M
。 -
查询缓存(query_cache_size) :MySQL 8.0 已移除该功能,低版本若开启,建议关闭(
query_cache_type = 0
),避免缓存失效时的内存消耗。
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PostgreSQL 示例:
- 共享缓冲区(shared_buffers) :建议设置为系统内存的 25%(默认较小,需手动调大)。
- 工作内存(work_mem) :每个查询的排序、哈希操作使用的内存,根据并发查询数调整(如
work_mem = 16M
,避免单个查询占用过多)。 - 最大连接数(max_connections) :默认 100,过高会导致内存激增,建议结合连接池(如 PgBouncer)控制。
架构上做调整
如果SQL和配置都排查了或者优化了,还是出现占用内存过高。估计就是并发太高了。这个时候就需要在架构上做相应的调整了!
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做限流处理,或者使用消息队列流量削峰,减少数据库压力,从而减少内存
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使用缓存如redis,缓存热点数据。从而减少数据库内存占用问题
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对于超大表,可通过分区表(按时间、地域拆分)或分库分表(如 ShardingSphere)分散数据量,降低单库内存压力。
总结
解决数据库内存过高的核心思路是:先定位原因(查询、配置、连接等),再针对性优化(调参数、改查询、控连接) ,同时结合监控工具长期跟踪内存变化,避免问题复发。
如果是高并发场景,那就需要调整 系统架构,包括引入中间件、限流、缓存等等措施,同时数据库架构也需要做相应的调整(如读写分离、分库分表),从根本上降低单节点内存压力。