解决AWS实例之间的内存消耗问题，可以从以下几个方面入手：

1. 优化代码和算法：检查应用程序的代码和算法，尽可能减少内存的使用。可以使用一些性能分析工具来找出内存消耗较大的代码段，并进行优化。

2. 调整实例类型和规模：根据应用程序的内存需求，选择合适的AWS实例类型和规模。如果内存消耗较大，可以考虑升级到更高内存的实例类型。

3. 使用内存缓存：对于一些频繁访问的数据，可以使用内存缓存来减少对数据库或其他存储的访问次数，从而降低内存消耗。

4. 优化数据库使用：如果应用程序使用了数据库，可以考虑优化数据库的查询和索引，减少内存的使用。同时，合理设置数据库连接池和缓存策略，减少对数据库的频繁访问。

5. 考虑使用AWS的托管服务：AWS提供了一些托管服务，如ElastiCache和RDS，可以帮助降低内存消耗并提高性能。可以考虑将一些内存密集型任务交给这些托管服务来处理。

下面是一个简单的示例代码，展示如何使用内存缓存来减少对数据库的访问：

import memcache

# 创建一个内存缓存客户端
client = memcache.Client(['your-memcache-endpoint:11211'])

def get_data_from_cache(key):
    # 从缓存中获取数据
    data = client.get(key)
    if data is not None:
        return data

    # 如果缓存中没有数据，则从数据库中获取
    data = get_data_from_database(key)

    # 将数据存入缓存
    client.set(key, data)

    return data

def get_data_from_database(key):
    # 从数据库中获取数据的代码
    # ...

    return data

在上面的示例中，首先尝试从缓存中获取数据，如果缓存中存在，则直接返回；如果缓存中不存在，则从数据库中获取，并将数据存入缓存中。这样可以减少对数据库的访问次数，降低内存消耗。