一、内存总体分布

1.数据库总体内存使用分布：

select * from gs_total_memory_detail;
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当dynamic_used_memory大于max_dynamic_memory就会报内存不足。如果此时dynamic_used_memory小于max_dynamic_memory，而dynamic_peak_memory大于max_dynamic_memory表明曾经出现内存不足的情况。如果是other_used_memory较大，则只能通过更换Debug版本进一步定位。

如果dynamic_used_shrctx较大，则查询gs_shared_memory_detail视图，观察是哪个MemoryContext使用内存较多。
如果dynamic_used_shrctx不大，则查询gs_session_memory_detail视图， 观察是哪个MemoryContext使用内存较多。

openGauss=# select * from gs_total_memory_detail;
 nodename |       memorytype        | memorymbytes
----------+-------------------------+--------------
 primary  | max_process_memory      |        12288   GUC参数设置的进程可使用内存大小
 primary  | process_used_memory     |          466   进程实际使用的内存大小，同操作系统res
 primary  | max_dynamic_memory      |         8088   MemoryContext能够使用的内存大小
 primary  | dynamic_used_memory     |          606   MemoryContext实际使用的内存大小
 primary  | dynamic_peak_memory     |          617   MemoryContext使用的内存峰值
 primary  | dynamic_used_shrctx     |          331   SharedMemoryContext能够使用的内存大小
 primary  | dynamic_peak_shrctx     |          331   SharedMemoryContext实际使用的内存大小
 primary  | max_backend_memory      |          348   SharedMemoryContext使用的内存峰值
 primary  | backend_used_memory     |            1
 primary  | max_shared_memory       |         3339   shared_buffers + 元数据
 primary  | shared_used_memory      |          136   进程使用的共享内存大小
 primary  | max_cstore_memory       |          512   cstore_buffers
 primary  | cstore_used_memory      |            0
 primary  | max_sctpcomm_memory     |            0
 primary  | sctpcomm_used_memory    |            0
 primary  | sctpcomm_peak_memory    |            0
 primary  | other_used_memory       |            0   
 primary  | gpu_max_dynamic_memory  |            0   process_used_memory - dynamic_used_memory - shared_used_memory - cstore_used_memory
 primary  | gpu_dynamic_used_memory |            0
 primary  | gpu_dynamic_peak_memory |            0
 primary  | pooler_conn_memory      |            0
 primary  | pooler_freeconn_memory  |            0
 primary  | storage_compress_memory |            0
 primary  | udf_reserved_memory     |            0
(24 rows)	
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二、共享内存分布

1.共享内存的内存分布

 SELECT  contextname,
      pg_size_pretty(sum(totalsize)) totalmem,
      pg_size_pretty(sum(usedsize)) usedmem,
      count(*) count
FROM gs_shared_memory_detail
GROUP BY contextname
ORDER BY totalmem DESC limit 20;
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三、session级别，连接内存等

1.查看连接数分布

select state,count(*) from pg_stat_activity group by state;
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2.各状态连接占用总内存情况

 SELECT  state,
      pg_size_pretty(sum(totalsize))
FROM gs_session_memory_detail m, pg_stat_activity a
WHERE substring_inner(sessid, position('.'
IN sessid)+1)=a.sessionidgroup by state;
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3.session内存使用详情

 SELECT  contextname,
      pg_size_pretty(sum(totalsize)),
      pg_size_pretty(sum(freesize))
FROM gs_session_memory_detail
GROUP BY contextname
ORDER BY sum(totalsize) DESC limit 10;
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4.session中cacheplan内存占用情况

 SELECT  sessid,
      pg_size_pretty(sum(totalsize)) sess_cacheplan_sum,
      pg_size_pretty(sum(usedsize)) sess_cacheplan_used,
      count(*) count
FROM gs_session_memory_detail
WHERE contextname LIKE '%CachedPlan%'
GROUP BY sessid
ORDER BY 2 DESC limit 20;
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5.session中syscache占用情况

 SELECT  sessid,
      contextname,
      pg_size_pretty(sum(totalsize)) sess_cacheplan_sum,
      pg_size_pretty(sum(usedsize)) sess_cacheplan_used, count(*) count
FROM gs_session_memory_detail
WHERE contextname LIKE '%SessionCacheMemory%'
GROUP BY sessid, contextname
ORDER BY 2 DESC limit 20;
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6.根据openGauss线程资源的使用情况定位session连接

如下方式是先根据系统资源定位线程，然后根据线程找到对应openGauss数据库里的连接。

（1）想要根据资源占用找连接，建议用top命令查看线程id

top -H -p 数据库进程id
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查看到对应耗费资源较多的线程后，根据lwtid字段，找到对应的数据库连接

 SELECT  pid,
      lwtid,
      state,
      now() - query_start query_duration,
      wait_event, query
FROM pg_stat_activity a, dbe_perf.thread_wait_status s
WHERE a.pid=s.tid
    AND lwtid=xxx;
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（2）也可用ps命令找到线程id，不过不方便看资源

ps -T -p 数据库进程id 
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如果针对访问数据库的连接，可以筛选条件加上worker。因为一般访问openGauss的时候，连接的线程名为worker。

 ps -T -p 进程id|grep worker
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然后再通过上述SQL查询线程对应的连接。

也可参考线程lwtid
https://www.modb.pro/db/448030

7.内存类型和query结合

 SELECT  substring_inner(sessid, position('.'
IN sessid)+1) AS sessid, sesstype, contextname, level, parent, pg_size_pretty(sum(totalsize)) AS totalsize, pg_size_pretty(sum(freesize)) AS freesize, pg_size_pretty(sum(usedsize)) AS usedsize, query
FROM gs_session_memory_detail m, pg_stat_activity a
WHERE substring_inner(sessid, position('.'
IN sessid)+1)=a.sessionid
GROUP BY sessid, sesstype, contextname, level, parent, query
ORDER BY totalsize desc;
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8.查找占用内存较多的连接

 SELECT  a.pid,
      a.application_name,
      a.client_addr,
      a.datname,
      a.usename,
      pg_size_pretty(sum(usedsize)) AS usedsize,
      pg_size_pretty(sum(totalsize)) AS totalsize, a.state, a.query
FROM gs_session_memory_detail s, pg_stat_activity a
WHERE substring_inner(sessid, position('.'
IN sessid) +1)= a.sessionid
    AND usename <> 'omm'
    AND pid !=pg_backend_pid()
GROUP BY pid, application_name, client_addr, datname, usename, state, query
ORDER BY sum(totalsize) desc;
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四、内存追踪功能（慎用）

openGauss提供一个内存追踪的功能，可以追踪当前正在使用的内存上下文的申请位置，能够比较方便的用来定位内存泄漏的问题。其主要由下面两个函数组成。

DBE_PERF.track_memory_context(cxtname text): 开关。入参为需要追踪的上下文名称。
DBE_PERF.track_memory_context_derail(): 查看正在追踪的上下文的细节。

用完后DBE_PERF.track_memory_context(cxtname text)函数需要空值入参，关闭内存追踪功能。
使用示例如下：

//根据内存视图中查到比较大的、可能存在内存泄漏的context，开启内存追踪，并重新执行相关作业
openGauss=# select dbe_perf.track_memory_context('SessionCacheMemoryContext');
 track_memory_context
----------------------
 t
(1 row)

//查看上下文的申请信息，能看到是在哪个文件的哪一行申请了多少长度。
openGauss=# select * from dbe_perf.track_memory_context_detail();
       context_name        |    file     | line | size
---------------------------+-------------+------+------
 SessionCacheMemoryContext | list.cpp    |  104 |   16
 SessionCacheMemoryContext | tupdesc.cpp |   62 |  496
 SessionCacheMemoryContext | list.cpp    |  107 |   24
(3 rows)

//关闭内存追踪功能。
openGauss=# select dbe_perf.	track_memory_context('');
 track_memory_context
----------------------

(1 row)

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