1. 精准配置内存水位线，避免内存溢出
RabbitMQ通过内存水位线机制控制内存使用，核心参数包括vm_memory_high_watermark（高水位线）和vm_memory_high_watermark_paging_ratio（分页比例）。在Debian系统中，需根据部署环境选择配置模式：
vm_memory_high_watermark.relative = 0.6），表示当内存使用达到系统总内存的60%时，触发流控机制（阻止新消息生产），避免内存溢出（OOM）。vm_memory_high_watermark.absolute = 2GiB），避免容器内存限制失效。同时，设置vm_memory_high_watermark_paging_ratio = 0.5，当内存使用达到高水位线的50%时，将部分消息分页到磁盘，释放内存。2. 启用内存与磁盘交换，缓解内存压力
通过vm_memory_high_watermark和vm_memory_high_watermark_paging_ratio的组合，激活RabbitMQ的内存换页功能。当内存使用超过高水位线时，系统会将非持久化消息或冷数据从内存写入磁盘（默认路径为/var/lib/rabbitmq/mnesia），从而降低内存占用。需确保磁盘有足够空间（建议至少等于系统总内存），避免因磁盘满导致换页失败。
3. 优化消息持久化策略，减少内存占用
delivery_mode = 2（持久化），非关键消息（如日志）保持delivery_mode = 1（非持久化），避免所有消息都占用内存。x-message-ttl参数为队列或消息设置过期时间（如x-message-ttl = 3600000，即1小时），自动清理过期消息，释放内存。x-max-length参数设置队列最大长度（如x-max-length = 10000），避免队列无限增长导致内存耗尽。4. 调整Erlang GC参数，减少GC停顿
RabbitMQ基于Erlang/OTP开发，其垃圾回收（GC）机制对性能影响较大。需通过rabbitmq-env.conf文件调整GC参数，优化内存回收效率：
+MMmcs 2048（新生代内存池大小为2048MB），适应高并发下的对象创建需求，减少全量GC次数。-smp enable，充分利用多核CPU并行处理GC任务，提升回收效率。{hipe_compile, false}，避免HiPE带来的额外GC开销。5. 实施全方位监控，及时预警内存问题
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management），通过Web界面查看内存使用情况（如Memory used、Memory limit、Disk free）。rabbitmq_vm_memory_used（当前内存使用量）、rabbitmq_vm_memory_limit（内存限制阈值）、rabbitmq_vm_memory_paged_out（换出到磁盘的内存量）等指标，通过Grafana实现可视化告警（如内存使用率超过70%时触发邮件/短信告警）。6. 其他辅助优化措施
ha-mode = all），需注意镜像同步会占用额外内存，需根据实际情况调整。rabbitmqadmin delete queue name=test_queue）、交换机（rabbitmqadmin delete exchange name=test_exchange）和消息，释放内存空间。