1. 调整内存阈值参数，控制内存使用边界
通过rabbitmq.conf文件配置核心内存参数，限制RabbitMQ内存占用，避免溢出。
vm_memory_high_watermark：设置内存高水位线（占总内存比例），当内存使用达到该值时，RabbitMQ启动流控机制（阻止生产者发送消息），促使消费者加快处理速度，降低内存压力。建议设置为0.4-0.6（如8GB内存设置为0.5，即限制使用4GB），避免超过Erlang VM的垃圾回收临界值（默认80%）。vm_memory_high_watermark_paging_ratio：设置在高水位线基础上的分页触发比例（如0.5表示高水位线的50%），当内存使用达到该比例时，RabbitMQ将内存中的消息换页到磁盘（优先换出非持久化消息），释放内存。建议设置为0.5-0.75（如0.6表示高水位线的60%），平衡内存使用与磁盘IO。2. 启用内存与磁盘交换机制，缓解内存压力
通过上述参数组合，激活RabbitMQ的内存换页功能：当内存使用超过vm_memory_high_watermark时，系统自动将部分内存数据写入磁盘（如/var/lib/rabbitmq/mnesia目录），减少内存占用。需确保磁盘有足够空间（建议至少等于机器总内存），且使用SSD（比HDD速度快，减少IO延迟）。
3. 使用消息持久化，减少内存长期占用
对于需要保证不丢失的消息，设置消息持久化（delivery_mode=2）和队列持久化（durable=true），将消息写入磁盘而非仅缓存在内存中。注意：持久化会增加磁盘IO，可能降低吞吐量，需根据业务需求权衡（如关键业务消息必须持久化，非关键消息可关闭）。
4. 合理设置prefetch_count，控制未确认消息堆积
prefetch_count参数限制消费者未确认（unack）消息的数量（如设置为100），避免消费者一次性拉取过多消息导致内存堆积。建议根据消费者处理能力调整（如消费者每秒处理10条消息，可设置为20-50），确保消息及时确认，释放内存。
5. 定期清理无用队列与消息，释放内存资源
x-max-length，如10000条），超过则自动删除旧消息；x-message-ttl，如3600秒），过期后自动清理；rabbitmqadmin命令），避免内存泄漏。6. 监控内存使用状态，及时发现异常
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management），通过Web界面（http://服务器IP:15672）查看内存使用率、队列状态、连接数等指标；rabbitmq_memory_used、rabbitmq_memory_rss），设置告警阈值（如内存使用率超过80%时触发告警），提前处理风险。7. 硬件与环境优化，提升内存处理能力