如何衡量Linux中应用程序或进程的内存使用情况？
在博客文章《了解Linux上的内存使用情况》中，ps并不是一个准确的工具。
为什么ps是“错误的”根据您的看法，ps不会报告进程的实际内存使用情况。它真正要做的是显示如果只有一个进程在运行，每个进程将占用多少实际内存。当然，一台典型的Linux机器在任何给定时间都有几十个进程在运行，这意味着ps报告的VSZ和RSS数字几乎肯定是错误的。
（注：这里详细介绍了这个问题。）
当前回答
这是对工具和问题的极好总结：archive.org链接
我会引用它，这样更多的开发者会真正阅读它。
如果要分析整个系统的内存使用情况，或者要彻底分析一个应用程序的内存使用（而不仅仅是其堆使用情况），请使用exmap。对于整个系统分析，找到具有最高有效使用率的进程，它们实际上占用了最多的内存，找到具有最大可写使用率的过程，它们创建了最多的数据（因此可能泄漏或数据使用效率很低）。选择这样的应用程序并在第二个列表视图中分析其映射。有关详细信息，请参见exmap部分。还可以使用外部停止检查X资源的高使用率，特别是在X服务器的进程占用大量内存的情况下。有关详细信息，请参见外部停止部分。如果要检测泄漏，请使用valgrind或kmtrace。如果您想分析应用程序的堆（malloc等）使用情况，可以在memprof或kmtrace中运行它，分析应用程序并在函数调用树中搜索最大的分配。有关更多详细信息，请参见其章节。
其他回答
Valgrind可以显示详细信息，但它会显著降低目标应用程序的速度，而且大多数时候它会改变应用程序的行为。
Exmap是我还不知道的东西，但似乎需要一个内核模块来获取信息，这可能是一个障碍。
我假设每个人都想知道关于“内存使用”的以下内容。。。在Linux中，单个进程可能使用的物理内存量大致可分为以下几类。
M.匿名映射内存-p专用.d dirty==malloc/mma映射的堆和堆栈分配和写入的内存.c clean==分配、写入、然后释放但尚未回收的malloc/mma映射的堆和堆栈内存.s已共享.d dirty==malloc/maped堆可以在写入时获得副本并在进程之间共享（已编辑）.cclean==malloc/maped堆可以在写入时获得副本，并在进程之间共享（已编辑）M.n命名映射内存-p专用.d dirty==文件映射的写入内存专用.c clean==映射的程序/库文本专用映射.s已共享.d dirty==文件映射的写入内存共享.c clean==映射的库文本共享映射
Android中包含的工具showmap非常有用
virtual shared shared private private
size RSS PSS clean dirty clean dirty object
-------- -------- -------- -------- -------- -------- -------- ------------------------------
4 0 0 0 0 0 0 0:00 0 [vsyscall]
4 4 0 4 0 0 0 [vdso]
88 28 28 0 0 4 24 [stack]
12 12 12 0 0 0 12 7909 /lib/ld-2.11.1.so
12 4 4 0 0 0 4 89529 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_IDENTIFICATION
28 0 0 0 0 0 0 86661 /usr/lib/gconv/gconv-modules.cache
4 0 0 0 0 0 0 87660 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_MEASUREMENT
4 0 0 0 0 0 0 89528 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_TELEPHONE
4 0 0 0 0 0 0 89527 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_ADDRESS
4 0 0 0 0 0 0 87717 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_NAME
4 0 0 0 0 0 0 87873 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_PAPER
4 0 0 0 0 0 0 13879 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_MESSAGES/SYS_LC_MESSAGES
4 0 0 0 0 0 0 89526 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_MONETARY
4 0 0 0 0 0 0 89525 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_TIME
4 0 0 0 0 0 0 11378 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_NUMERIC
1156 8 8 0 0 4 4 11372 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_COLLATE
252 0 0 0 0 0 0 11321 /usr/lib/locale/en_US.utf8/LC_CTYPE
128 52 1 52 0 0 0 7909 /lib/ld-2.11.1.so
2316 32 11 24 0 0 8 7986 /lib/libncurses.so.5.7
2064 8 4 4 0 0 4 7947 /lib/libdl-2.11.1.so
3596 472 46 440 0 4 28 7933 /lib/libc-2.11.1.so
2084 4 0 4 0 0 0 7995 /lib/libnss_compat-2.11.1.so
2152 4 0 4 0 0 0 7993 /lib/libnsl-2.11.1.so
2092 0 0 0 0 0 0 8009 /lib/libnss_nis-2.11.1.so
2100 0 0 0 0 0 0 7999 /lib/libnss_files-2.11.1.so
3752 2736 2736 0 0 864 1872 [heap]
24 24 24 0 0 0 24 [anon]
916 616 131 584 0 0 32 /bin/bash
-------- -------- -------- -------- -------- -------- -------- ------------------------------
22816 4004 3005 1116 0 876 2012 TOTAL
/prox/xxx/numa_maps提供了一些信息：N0=？？？N1=？？？。但这个结果可能低于实际结果，因为它只计算那些被触摸过的对象。
使用时间。
不是Bash内置时间，而是您可以找到的时间，例如/usr/bin/time。
下面是它的内容，在一个简单的ls上：
$ /usr/bin/time --verbose ls
(...)
Command being timed: "ls"
User time (seconds): 0.00
System time (seconds): 0.00
Percent of CPU this job got: 0%
Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:00.00
Average shared text size (kbytes): 0
Average unshared data size (kbytes): 0
Average stack size (kbytes): 0
Average total size (kbytes): 0
Maximum resident set size (kbytes): 2372
Average resident set size (kbytes): 0
Major (requiring I/O) page faults: 1
Minor (reclaiming a frame) page faults: 121
Voluntary context switches: 2
Involuntary context switches: 9
Swaps: 0
File system inputs: 256
File system outputs: 0
Socket messages sent: 0
Socket messages received: 0
Signals delivered: 0
Page size (bytes): 4096
Exit status: 0
除了答案中列出的解决方案之外，您还可以使用Linux命令“top”。它提供了运行系统的动态实时视图，并给出了整个系统的CPU和内存使用情况，以及每个程序的百分比：
top
通过程序PID进行过滤：
top -p <PID>
按程序名过滤：
top | grep <PROCESS NAME>
“顶部”还提供一些字段，例如：
VIRT—虚拟映像（kb）：任务使用的虚拟内存总量
RES——驻留大小（kb）：任务使用的非交换物理内存；RES=代码+数据。
DATA——数据+堆栈大小（kb）：除可执行代码外，专用于其他代码的物理内存量，也称为“数据驻留集”大小或DRS。
SHR—共享内存大小（kb）：任务使用的共享内存量。它只是反映了可能与其他进程共享的内存。
此处参考。
注意：只有当内存消耗增加时，此功能才能100%正常工作
如果您想通过给定的进程（或一组已处理的共享公用名称，例如google chrome）监控内存使用情况，可以使用我的bash脚本：
while true; do ps aux | awk ‚{print $5, $11}’ | grep chrome | sort -n > /tmp/a.txt; sleep 1; diff /tmp/{b,a}.txt; mv /tmp/{a,b}.txt; done;
这将持续查找更改并打印它们。
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