1. 监控资源占用情况，定位瓶颈
首先需要明确资源占用的具体来源（CPU、内存、磁盘I/O或锁竞争），使用以下工具定位问题：
top、htop（查看CPU和内存占用）、iotop（查看磁盘I/O）、vmstat（查看系统整体性能）；pg_stat_activity（查看当前活动查询及状态，识别长时间运行的查询）、pg_stat_statements（统计SQL语句的执行频率、时间和资源消耗）、pg_stat_bgwriter（查看后台写入进程的状态，如检查点频率）；pgBadger（分析日志生成性能报告）、pgAdmin（图形化监控数据库状态）。通过这些工具可以快速定位是查询慢、连接过多还是配置不合理导致的资源占用高。2. 优化PostgreSQL配置参数
根据服务器硬件资源（内存、CPU、磁盘）和应用负载，调整关键配置参数以提升资源利用率：
shared_buffers：设置为物理内存的25%-40%（如8GB内存可设为2GB-3.2GB），用于缓存表和索引数据，减少磁盘I/O；work_mem：控制每个查询操作（如排序、哈希表）的内存用量，建议初始值为总内存 / (max_connections * 2)（如16GB内存、100个连接可设为800KB-1MB），避免单个查询占用过多内存；maintenance_work_mem：用于维护操作（如VACUUM、CREATE INDEX）的专用内存，推荐设置为1GB-2GB（大内存服务器可更高），提升维护效率；effective_cache_size：设置为物理内存的50%-75%，作为查询优化器的参考，帮助其判断是否使用索引；max_connections：限制最大并发连接数（如100-200），过多的连接会导致资源竞争，建议配合连接池（如PgBouncer）使用，复用连接。checkpoint_completion_target：设置为0.7-0.9，平滑WAL日志写入压力，减少检查点对性能的影响；wal_buffers：设置为shared_buffers的1/32（如shared_buffers=2GB则设为64MB），优化WAL缓冲；random_page_cost：若使用SSD，可将其从默认的4.0降低到1.1-2.0，让优化器更倾向于使用索引扫描。3. 优化查询和索引
慢查询是导致资源占用高的常见原因，需通过以下方式优化：
EXPLAIN ANALYZE，查看执行路径（如是否使用了全表扫描、排序操作），识别性能瓶颈；WHERE、JOIN、ORDER BY的列创建索引（如B-Tree索引适用于等值查询和范围查询，GIN索引适用于全文搜索），但避免过度索引（会增加写操作的开销）；SELECT *（只查询需要的列）、减少子查询和嵌套循环，改用JOIN；拆分大查询为多个小查询，降低单次查询的资源消耗。4. 定期执行维护任务
数据库维护是保持性能稳定的关键，需定期执行以下操作：
autovacuum（默认开启），并根据负载调整autovacuum_vacuum_cost_limit、autovacuum_naptime等参数；对于大表，可手动执行VACUUM FULL（需锁表，建议在低峰期执行）；autovacuum自动执行，或手动执行ANALYZE table_name；REINDEX TABLE table_name或REINDEX INDEX index_name），提升索引查询效率。5. 升级硬件或调整存储
若软件优化后仍无法满足需求，可考虑硬件升级：
shared_buffers、work_mem等参数的设置，减少磁盘I/O；6. 调整操作系统内核参数
优化Linux内核参数，提升PostgreSQL的资源利用效率：
vm.swappiness：设置为10-30（默认60），降低系统内存换页的频率，避免频繁将内存数据写入磁盘（swap），减少I/O开销；vm.dirty_ratio和vm.dirty_background_ratio：分别设置为10-20和5-10，控制脏页（未写入磁盘的内存数据）的比例，平衡写入性能和数据安全性；/etc/sysctl.conf，添加kernel.shmmax = 系统内存大小（如kernel.shmmax = 17179869184，对应16GB内存）、kernel.shmall = 系统内存大小 / 页大小（如kernel.shmall = 4194304，对应16GB内存，页大小为4KB），允许PostgreSQL使用更多共享内存。7. 使用连接池管理并发连接
过多的并发连接会增加PostgreSQL的资源消耗（如内存、CPU），建议使用连接池工具（如PgBouncer）：
pool_mode设为transaction，适合大多数场景），提升连接利用率。