在为 HULK 平台的 MySQL 提供运维服务过程中，我们常常接到用户反馈：“MySQL 内存使用率过高”。尤其在业务高峰期，监控中内存占用持续增长，即便数据库运行正常，仍让人怀疑是否存在异常，甚至是内存泄漏。本篇文章将带你深入了解 MySQL 的内存构成，常见的内存使用高的场景，以及我们在平台侧做出的优化努力。

一、MySQL 内存的构成

MySQL 的内存使用可以分为两大部分：

1. 全局内存（Global Memory）：由整个 MySQL 实例共享，如：
2. InnoDB Buffer Pool（缓存数据页）
3. Adaptive Hash Index
4. Table Cache 等
5. 会话内存（Thread Memory）：每个连接会单独分配的内存，比如：
6. sort_buffer_size
7. join_buffer_size
8. read_buffer_size

此外，还有一些与存储引擎、插件、自定义函数等相关的内存分配。

重要提示：MySQL 的许多内存（如 Buffer Pool）是预分配并常驻内存的，也就是说，即使数据读写暂时减少，已分配的内存不会释放回操作系统。

二、为什么 MySQL 内存“上去了就下不来”？

许多用户发现，MySQL 的内存一旦上涨就很难回落。这并不是内存泄漏，而是 MySQL 的缓存机制设计使然。

• Buffer Pool 的预分配：例如 InnoDB 的 buffer pool 大小通常我们配置为总内存的 60~80%，其目的是提高缓存命中率。该内存初始化时就分配，长期常驻。
• 连接缓存机制：MySQL 也会对连接使用的资源做缓存以提升性能，比如 thread cache。
• 操作系统层的页面缓存：MySQL 虽然释放了资源，但 OS 可能没有马上回收。

所以，如果你的 MySQL 实例在监控中出现内存报警，只要实例稳定，内存到达一定程度没有继续上涨，就并不一定是异常行为。

三、内存使用率高，我们该怎么排查？

1.是否存在大量连接

MySQL 每个连接都需要分配一套会话内存。如果有成百上千的连接（即使是空闲连接），也会带来不小的内存占用。

建议检查：

数据库监控中的连接数以及活动连接数

如果连接数持续居高不下，可以考虑使用读写分离架构，降低主库连接数。

2.是否存在大量慢查询或大查询

一些大查询（比如不走索引的全表扫描、ORDER BY + LIMIT）会触发大量临时表、排序缓冲区的分配。

建议检查：

数据库监控中的慢查询统计，以及临时文件统计

通过下载慢查询语句，进行优化

慢 SQL 的优化不仅能缓解内存压力，还能显著提升整体性能。

3.是否业务压力过大？

我们在日常巡检中也发现，部分用户业务量剧增，但数据库资源配额未能及时调整，导致资源吃紧，内存吃满。

建议：此时应结合业务发展节奏，适当升级数据库套餐规格，以保证稳定性。

四、平台层的努力：选择更优的内存分配器

除了提醒用户优化自身业务，我们也在平台底层做了不少工作来提升内存利用率。最关键的一步是我们针对 MySQL 内存分配器 做了深入调研，最终将默认的分配器切换为 jemalloc。

1. 为什么选择 jemalloc？

• 更低的内存碎片率，尤其是在高并发场景下。
• 更好的内存回收策略，支持 thread cache 清理。
• 被广泛用于高性能系统，如 Redis等。

2. 引入后效果对比

很明显看出修改内存分配器后，内存不再持续上涨，而是根据业务压力变化出现内存收敛情况。

我们通过引入 jemalloc 作为内存分配器，在实际线上环境中观察到，内存不再持续上涨，而是能够随着业务压力变化实现有效的内存收敛，同时系统的整体稳定性也得到了明显提升。

目前，新安装的 MySQL 实例已默认采用 jemalloc，我们也在逐步为已有实例替换为 jemalloc，以全面提升平台的资源利用效率和服务稳定性。

五、总结与建议

MySQL 的内存机制注重性能优先、缓存最大化，这决定了它在资源利用上趋于“贪婪”但不一定“浪费”。理解这些原理，有助于我们在面对高内存使用时做出更加冷静和专业地判断。

几点建议供参考：

• 不必过于纠结 MySQL 内存未释放的问题，关键看是否稳定。
• 慢查询优化、连接数控制仍是最重要的基础优化。
• 业务侧要定期评估数据库压力，及时调整资源套餐。
• 平台侧我们会持续从底层进行优化，如内存分配器的改进等，力求在保障性能的同时，提升资源利用率。

如果你在使用 MySQL 时遇到其他问题，也欢迎与DBA联系，我们将提供专业的诊断与优化建议。

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