用途：诊断并降低 Qdrant 的内存占用，适用于出现“内存过高”“RAM 持续增长”“节点崩溃”“内存不足”“内存泄漏”等情况的部署。
主要能力：区分两类内存——常驻内存（RSSAnon，用于 ID tracker 等内部结构及常驻 RAM 的组件）与 OS 页缓存（缓存磁盘读取，可被释放）。指出页缓存占满 RAM 属正常，但常驻内存超过总 RAM 的 80% 即为问题信号。可通过 /metrics 端点监控内存使用。
使用方式与优化手段：
- 量化：仅在 RAM 中保存压缩向量。
- 使用 float16 或 uint8 数据类型，分别将向量内存降至约 1/2 或 1/4，精度有取舍；1.19+ 的 turbo4（4 位/维度，仅稠密向量）约降 8 倍。
- 利用 MRL 仅在 RAM 保存小向量，大向量留在磁盘。
- 多租户且租户较小时，可将向量存磁盘。
- 低 RAM 环境启用异步 I/O：1.19+ 用 storage.performance.io_uring: auto，1.18 及更早用 async_scorer: true，需 Linux 内核支持 io_uring。
- 将 payload 留在磁盘：1.19+ 默认 memory: cold；1.18 及更早设 on_disk_payload: true。
- payload 索引存磁盘：1.19+ 用 memory: cold，1.18 及更早用 on_disk: true。
- 稀疏向量存磁盘：1.19+ 在稀疏向量索引上设 memory: cold（默认 pinned），1.18 及更早用 on_disk: true。
HNSW 索引放磁盘：频繁访问的组件放磁盘可能显著降低性能，但在低延迟磁盘（本地 NVMe 等）、多租户仅部分租户频繁访问、或启用 inline storage 的部署中可考虑。1.19+ 在 hnsw_config 设 memory: cold，1.18 及更早设 hnsw_config.on_disk: true。
容量规划：常规搜索场景参考 Capacity planning 文档，大规模场景参考 Large scale memory usage example；payload 索引与 HNSW 图也占内存，优化期间被优化段会完整载入 RAM，需预留余量，max_segment_size 越大所需余量越多。
限制：具体内存需求取决于用例，资料未给出统一数值；部分配置项仅适用于特定 Qdrant 版本。