---
title: "記憶體問題分類與重現"
url: "/docs/troubleshoot/memory_issues"
canonical_url: "https://docs.litellm.ai/docs/troubleshoot/memory_issues"
type: "docs"
last_updated: "2026-10-08"
related:
  - "/docs/troubleshoot/cpu_issues"
  - "/docs/troubleshoot/spend_queue_warnings"
---
# 記憶體問題分類與重現

> Index of all LiteLLM docs: https://docs.litellm.ai/llms.txt


## 1. 分類記憶體問題 {#1-classify-the-memory-issue}

選擇最能描述所觀察到記憶體行為的選項：

- [ ] 記憶體會隨流量擴增（由 RPS 驅動）  
- [ ] 在流量未增加的情況下，記憶體增加  
- [ ] 在 LiteLLM 升級後，記憶體增加  
- [ ] 記憶體洩漏（記憶體隨時間持續成長）  
- [ ] 記憶體不足（OOM）事件或 Pod 重新啟動

---

## 2. 您可以重現此問題嗎？ {#2-can-you-reproduce-the-issue}

在升級處理前，請確認記憶體或 OOM 問題是否能在與正式環境部署相符的測試環境中重現。  

如果可以重現，請提供**詳細的重現步驟**，以及任何相關的請求、工作負載或所使用的設定。  
如需了解我們希望取得的資訊類型，請參閱 [LiteLLM 疑難排解指南](../troubleshoot)。

---

## 3. 無法重現問題 {#3-issue-cannot-be-reproduced}

如果記憶體或 OOM 問題無法在與正式環境相符的測試環境中重現，請提供：

1. **第 1 與第 2 節的資訊**  
   - 記憶體／問題分類（第 1 節）  
   - 重現嘗試與環境詳細資訊（第 2 節）  

2. **其他背景資訊**，以協助調查：  
   - **工作負載：** 在尖峰前與尖峰期間處理的具體請求範例，以及任何近期的設定變更。  
   - **指標：** 記憶體使用量、CPU 使用量、P50/P99 延遲，以及任何 Pod 重新啟動或 OOM 事件。請在可能的情況下附上這些指標的**截圖**。  
   - **記錄／警示：** 在尖峰前與尖峰期間擷取的任何相關記錄或警示，包括 OOM 錯誤或堆疊追蹤（如有）。

> 提供這些資訊可讓團隊分析模式、將記憶體尖峰或 OOM 與流量或設定關聯起來，並嘗試在內部重現問題。若沒有這些資訊，我們的工程師將無法取得足夠的資訊來調查該問題。

## Related pages

- [CPU 問題分類與重現](https://docs.litellm.ai/docs/troubleshoot/cpu_issues.md)
- [支出更新佇列已滿警告](https://docs.litellm.ai/docs/troubleshoot/spend_queue_warnings.md)