Pod内存使用率一直升高，请问有什么办法可以优化内存占用吗？

1、Promtheus提供了基础的预测能力，基于当前的变化速度，推测一段时间后的值。Prometheus的Deriv和Predict_Linear函数可以满足这种需求。
predict_linear函数：对曲线变化速率进行计算，起到一定的预测作用。比如当前这1个小时的内存可用率急剧下降，这种情况可能导致内存已满，这时可以使用该函数，用当前1小时的数据去预测未来几个小时的状态，实现提前告警。

以mem_free为例，mem_free仅为举例，实际内存可用以mem_available为准。

执行查询：mem_free{instanceIP="xxx.xxxx.xxx.xxx"}/1024/1024

结果显示最近一小时的free值一直在下降。

deriv函数可以显示指标在一段时间的变化速度:

deriv(mem_free{instanceIP="xxx.xxxx.xxx.xxx"}[1h])

predict_linear函数是预测基于这种速度，最后可以达到的值:

predict_linear(mem_free{instanceIP="xxx.xxxx.xxx.xxx"}[1h], 2*3600)/1024/1024

你可以基于设置合理的告警规则，如小于10时触发告警:

rule: predict_linear(mem_free{instanceIP="xxx.xxxx.xxx.xxx"}[1h], 2*3600)/1024/1024 <10

predict_linear与deriv的关系: 含义上约等于如下表达式，不过predict_linear稍微准确一些。

 deriv(mem_free{instanceIP="xxx.xxxx.xxx.xxx"}[1h]) * 2 * 3600
+
  mem_free{instanceIP="xxx.xxxx.xxx.xxx"}[1h]

2、如果采集任务的数据指标数量非常巨大，就要考虑Prometheus的hash分区采集，分摊压力。还可以考虑省去一些在生产过程中没必要的指标。