这确实是个很实际的问题——直接累加各个进程的rss（Resident Set Size）会因为共享内存（比如系统库、进程间共享段）被重复计算，导致结果比实际物理内存占用虚高很多。好在我们可以通过psutil库结合**PSS（Proportional Set Size）**来解决这个问题，这是Linux上专门针对共享内存场景设计的更准确的内存统计指标。

核心思路：用PSS替代RSS计算 #

PSS的核心优势是会把共享内存按使用该内存的进程数量平均分摊。比如一个100MB的共享库被5个进程共用，每个进程的PSS里只会计入20MB的该库内存，累加所有进程的PSS后，这部分共享内存只会被统计为100MB，完全匹配实际的物理内存占用情况。

具体实现代码 #

下面是一个基于psutil的完整函数，能计算指定PID及其所有子孙进程的总PSS内存占用：

import psutil

def calculate_total_process_tree_memory(pid):
    try:
        # 初始化父进程对象
        parent_proc = psutil.Process(pid)
        # 获取进程树的所有进程（包括父进程自己）
        all_procs = [parent_proc] + parent_proc.children(recursive=True)
        
        total_pss = 0
        for proc in all_procs:
            try:
                # 获取包含PSS的完整内存信息
                full_mem_info = proc.memory_full_info()
                total_pss += full_mem_info.pss
            except psutil.NoSuchProcess:
                # 处理遍历过程中进程已退出的情况
                print(f"警告：进程 {proc.pid} 已不存在，跳过统计")
            except psutil.AccessDenied:
                # 处理无权限访问进程信息的情况
                print(f"警告：无权限访问进程 {proc.pid} 的内存信息，跳过统计")
        
        # 转换为MB单位，方便阅读
        total_pss_mb = total_pss / (1024 * 1024)
        return round(total_pss_mb, 2)
    except psutil.NoSuchProcess:
        return f"错误：指定的进程 {pid} 不存在"

# 用法示例：替换为你需要监控的进程PID
target_pid = 1234
result = calculate_total_process_tree_memory(target_pid)
if isinstance(result, float):
    print(f"进程树（PID {target_pid}）的总内存占用（PSS）：{result} MB")
else:
    print(result)

补充说明 #

• 为什么不直接用RSS？rss统计的是进程占用的所有物理内存，包含完全共享的部分，直接累加会导致共享内存被多次计算，结果严重失真。
• memory_full_info()是psutil中用于获取详细内存指标的方法，除了PSS，还包含uss（Unique Set Size，进程完全独占的内存，不包含任何共享部分）、swap等指标，你可以根据需求灵活调整。
• 如果需要更底层的实现，也可以直接解析Linux系统的/proc/[pid]/smaps文件（每个进程的内存映射详情），但psutil已经封装了这些逻辑，用起来更省心且不易出错。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者MWB