首先使用erlang:memory()确定是哪个部分内存吃紧，根据输出的内容，比对内存占用大小，有针对性地进行分析。在erlang系统里内存的单位为word，通过erlang:system_info(wordsize)接口可以看到一个word占用多少个字节。如32位系统是4字节，64位系统是8字节。
> memory().
[{total,13079568},
{processes,4214248},
{processes_used,4213320},
{system,8865320},
{atom,202481},
{atom_used,189725},
{binary,52800},
{code,4618749},
{ets,263848}]
> erlang:system_info(wordsize).
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1.进程占用过多内存的情况（processes值较大）
可用etop查找内存占用高的进程，也可以排序所有进程（erlang:processes/0可获得所有进程pid）的内存占用（erlang:process_info(Pid, heap_size)可获得进程内存占用）。
找到目标进程后分析该进程的信息process_info(Pid)进一步发现问题，通常找到目标进程，就能从代码和进程状态中分析出问题。可能的问题有：
是否陷入非尾递归的死循环？（如果一直吃CPU不吃内存则可能是尾递归的死循环导致）
进程的主循环是否没用尾递归，导致调用栈无限增长？
是否存入过多不必要的数据到进程字典中且没有及时erase？
gen_server的state中是否存入过多内容？
etop memory示例：
> spawn(fun() -> etop:start([{sort, memory}]) end). <0.34.0> ======================================================================================== nonode@nohost 11:50:35 Load: cpu 0 Memory: total 12642 binary 29 procs 28 processes 4076 code 4454 runq 0 atom 198 ets 256 Pid Name or Initial Func Time Reds Memory MsgQ Current Function ---------------------------------------------------------------------------------------- <0.7.0> application_controll '-' 7270 426440 0 gen_server:loop/6 <0.12.0> code_server '-' 98774 142688 0 code_server:loop/1 <0.26.0> erlang:apply/2 '-' 9840 122072 0 shell:get_command1/5 <0.3.0> erl_prim_loader '-' 181804 62856 0 erl_prim_loader:loop <0.23.0> user_drv '-' 4122 26496 0 user_drv:server_loop <0.0.0> init '-' 2347 24520 0 init:loop/1 <0.32.0> erlang:apply/2 '-' 1668 21424 0 shell:eval_loop/3 <0.11.0> kernel_sup '-' 1543 12152 0 gen_server:loop/6 <0.25.0> group:server/3 '-' 1613 11864 0 group:more_data/5 <0.6.0> error_logger '-' 227 6904 0 gen_event:fetch_msg/ ======================================================================================== >etop:stop().
2.ets表占用过多内存的情况（ets值较大）
排序所有ets表（ets:all/0可获得所有ets表名Tab）的内存占用（ets:info(Tab, memory)可获得内存占用），找出最占内存的ets表进行分析。ets表过大，是因为insert过多内容，却很少delete。分析表的功能，寻求恰当的方式做优化，节源开流。
ets表内存战斗排序示例：
> lists:sublist(lists:reverse(lists:keysort(2,[{T, ets:info(T, memory)} || T <- ets:all()])), 10).
[{1,11220},
{4098,7022},
{ac_tab,942},
{inet_db,497},
{global_locks,302},
{global_names,302},
{global_names_ext,302},
{global_pid_names,302},
{global_pid_ids,302},
{inet_cache,302}]
一些优化的思路：
定期将不常用数据清理出内存
选择更优的数据结构（如选择binary存字符串，而不是list）
优化掉冗余的数据（如相同数据拷贝多份的情况，可以优化成只保存一份数据
PS：本文非权威，仅为个人思考总结
