可观测性工具通过收集指标、监控系统状态和分析性能数据来追踪数据库内存使用情况。这些工具通常直接连接到数据库或底层操作系统以收集与内存相关的信息。例如，PostgreSQL 等数据库通过系统视图（例如，pg_stat_database）公开内部统计信息，而 MySQL 等工具提供 innodb_buffer_pool_usage 等变量来追踪缓冲池内存。可观测性平台会定期查询这些数据源，聚合结果，并可视化随时间的变化趋势。它们也可能监控 OS 级别的指标（例如，通过 Linux 上的 free 或 top 查看 RAM 使用情况），以关联数据库特定的内存消耗与整体系统资源利用率。
为了高效地收集数据，可观测性工具通常使用安装在数据库服务器上的代理或轻量级集成。例如，Prometheus exporter 可能会从数据库的 HTTP 端点抓取指标，或使用自定义脚本解析日志。云托管数据库（例如，Amazon RDS 或 Azure SQL）提供内置的监控 API，工具无需直接访问服务器即可访问这些 API。这些工具追踪的指标包括已分配内存、缓存命中率、交换空间使用情况和连接池大小。可以为阈值配置警报（例如，当内存使用率超过 90% 时）以通知团队潜在问题。一些工具还会分析查询模式，以识别内存密集型操作，例如占用临时表的大型连接或排序操作。
高级可观测性工具不仅限于原始指标，还能将内存使用情况与其他性能指标关联起来。例如，它们可能会将高内存压力与慢查询响应时间或增加的磁盘 I/O（表明缓存效率低下）关联。Datadog 或 New Relic 等工具使用分布式追踪来追踪特定事务或查询如何影响内存分配。对于 Redis 等内存数据库，可观测性平台监控驱逐策略和键过期率，以诊断内存饱和。此外，工具可以与编排系统（例如，Kubernetes）集成，以追踪容器化数据库的内存限制和请求。通过结合历史数据和实时监控，这些工具帮助开发人员优化配置（例如，调整缓冲池大小或调整垃圾回收）以防止内存不足错误并确保数据库性能稳定。