什么是平均負(fù)載

　　我們知道使用top或uptime可以用來了解系統(tǒng)的負(fù)載情況。

uptime 2 02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88 ? 02:34:03 // 當(dāng)前時(shí)間 2up 2 days, 20:14 // 系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間 31 user // 正在登錄用戶數(shù) 而最后三個(gè)數(shù)字，依次則是過去 1 分鐘、5 分鐘、15 分鐘的平均負(fù)載

　　平均負(fù)載是指單位時(shí)間內(nèi)，系統(tǒng)處于可運(yùn)行狀態(tài)和不可中斷狀態(tài)的平均進(jìn)程數(shù)，也就是平均活躍進(jìn)程數(shù)，它和 CPU 使用率并沒有直接關(guān)系。

所謂可運(yùn)行狀態(tài)的進(jìn)程，是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的進(jìn)程，也就是我們常用ps 命令看到的，處于 R 狀態(tài)(Running 或 Runnable)的進(jìn)程。

不可中斷狀態(tài)的進(jìn)程則是正處于內(nèi)核態(tài)關(guān)鍵流程中的進(jìn)程，并且這些流程是不可打斷的， 比如最常見的是等待硬件設(shè)備的 I/O 響應(yīng)，也就是我們?cè)?ps 命令中看到的 D 狀態(tài)(Uninterruptible Sleep，也稱為 Disk Sleep)的進(jìn)程。

　　比如，當(dāng)一個(gè)進(jìn)程向磁盤讀寫數(shù)據(jù)時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，在得到磁盤回復(fù)前，它是不能被其他進(jìn)程或者中斷打斷的，這個(gè)時(shí)候的進(jìn)程就處于不可中斷狀態(tài)。如果此時(shí)的進(jìn)程被打斷了，就容易出現(xiàn)磁盤數(shù)據(jù)與進(jìn)程數(shù)據(jù)不一致的問題。所以，不可中斷狀態(tài)實(shí)際上是系統(tǒng)對(duì)進(jìn)程和硬件設(shè)備的一種保護(hù)機(jī)制。

　　因此，可以簡單理解為，平均負(fù)載其實(shí)就是平均活躍進(jìn)程數(shù)。平均活躍進(jìn)程數(shù)，直觀上的理解就是單位時(shí)間內(nèi)的活躍進(jìn)程數(shù)，但它實(shí)際上是活躍進(jìn)程數(shù)的指數(shù)衰減平均值。這 個(gè)“指數(shù)衰減平均”的詳細(xì)含義你不用計(jì)較，這只是系統(tǒng)的一種更快速的計(jì)算方式，你把它直接當(dāng)成活躍進(jìn)程數(shù)的平均值也沒問題。

　　既然平均的是活躍進(jìn)程數(shù)，那么最理想的，就是每個(gè) CPU 上都剛好運(yùn)行著一個(gè)進(jìn)程，這樣每個(gè) CPU 都得到了充分利用。

　　比如當(dāng)平均負(fù)載為 2 時(shí)，意味著什么呢？

　　　　在只有 2 個(gè) CPU 的系統(tǒng)上，意味著所有的 CPU 都剛好被完全占用。

　　　　在 4 個(gè) CPU 的系統(tǒng)上，意味著 CPU 有 50% 的空閑。　　

　　　　而在只有 1 個(gè) CPU 的系統(tǒng)中，則意味著有一半的進(jìn)程競爭不到 CPU。

平均負(fù)載為多少時(shí)合理

平均負(fù)載最理想的情況是等于 CPU 個(gè)數(shù)。所以在評(píng)判平均負(fù)載時(shí)，首先你要知道系統(tǒng)有幾個(gè) CPU，這可以通過 top 命令或者從文件 /proc/cpuinfo 中讀取

[root@web-01 ~]# grep 'model name' /proc/cpuinfo model name : Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz model name : Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz

有了 CPU 個(gè)數(shù)，我們就可以判斷出，當(dāng)平均負(fù)載比 CPU 個(gè)數(shù)還大的時(shí)候，系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)了過載。

　　三個(gè)不同時(shí)間間隔的平均值，其實(shí)給我們提供了，分析系統(tǒng)負(fù)載趨勢的數(shù)據(jù)來源，讓我們能更全面、更立體地理解目前的負(fù)載狀況。

　　如果 1 分鐘、5 分鐘、15 分鐘的三個(gè)值基本相同，或者相差不大，那就說明系統(tǒng)負(fù)載很平穩(wěn)。

　　但如果 1 分鐘的值遠(yuǎn)小于 15 分鐘的值，就說明系統(tǒng)最近 1 分鐘的負(fù)載在減少，而過去15 分鐘內(nèi)卻有很大的負(fù)載。

反過來，如果 1 分鐘的值遠(yuǎn)大于 15 分鐘的值，就說明最近 1 分鐘的負(fù)載在增加，這種增加有可能只是臨時(shí)性的，也有可能還會(huì)持續(xù)增加下去，所以就需要持續(xù)觀察。一旦 1 分鐘的平均負(fù)載接近或超過了 CPU 的個(gè)數(shù)，就意味著系統(tǒng)正在發(fā)生過載的問題，這時(shí)就得分析調(diào)查是哪里導(dǎo)致的問題，并要想辦法優(yōu)化了。

　　這里再舉個(gè)例子，假設(shè)我們?cè)谝粋€(gè)單 CPU 系統(tǒng)上看到平均負(fù)載為 1.73，0.60，7.98， 那么說明在過去 1 分鐘內(nèi)，系統(tǒng)有 73% 的超載，而在 15 分鐘內(nèi)，有 698% 的超載，從整體趨勢來看，系統(tǒng)的負(fù)載在降低。

　　那么，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，平均負(fù)載多高時(shí)，需要我們重點(diǎn)關(guān)注呢？

　　一般，當(dāng)平均負(fù)載高于 CPU 數(shù)量 70% 的時(shí)候，你就應(yīng)該分析排查負(fù)載高的問題了。一旦負(fù)載過高，就可能導(dǎo)致進(jìn)程響應(yīng)變慢，進(jìn)而影響服務(wù)的正常功能。

但 70% 這個(gè)數(shù)字并不是絕對(duì)的，最推薦的方法，還是把系統(tǒng)的平均負(fù)載監(jiān)控起來，然后根據(jù)更多的歷史數(shù)據(jù)，判斷負(fù)載的變化趨勢。當(dāng)發(fā)現(xiàn)負(fù)載有明顯升高趨勢時(shí)，比如說負(fù)載翻倍了，再去做分析和調(diào)查。

平均負(fù)載與 CPU 使用率

　　既然平均負(fù)載代表的是活躍進(jìn)程數(shù)，那平均負(fù)載高了，不就意味著 CPU 使用率高嗎？

　　平均負(fù)載是指單位時(shí)間內(nèi)，處于可運(yùn)行狀態(tài)和不可中斷狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)。所以，它不僅包括了正在使用 CPU 的進(jìn)程，還包括等待 CPU 和等待I/O 的進(jìn)程。

? 而 CPU 使用率，是單位時(shí)間內(nèi) CPU 繁忙情況的統(tǒng)計(jì)，跟平均負(fù)載并不一定完全對(duì)應(yīng)。比如：

　　　　CPU 密集型進(jìn)程，使用大量 CPU 會(huì)導(dǎo)致平均負(fù)載升高，此時(shí)這兩者是一致的；

　　　　I/O 密集型進(jìn)程，等待 I/O 也會(huì)導(dǎo)致平均負(fù)載升高，但 CPU 使用率不一定很高；

　　　　大量等待 CPU 的進(jìn)程調(diào)度也會(huì)導(dǎo)致平均負(fù)載升高，此時(shí)的 CPU 使用率也會(huì)比較高。

平均負(fù)載案例分析

　　下面，我們以三個(gè)示例分別來看這三種情況，并用 iostat、mpstat、pidstat 等工具，找出平均負(fù)載升高的根源。
　　stress 是一個(gè) Linux 系統(tǒng)壓力測試工具，這里我們用作異常進(jìn)程模擬平均負(fù)載升高的場景。

　　而 sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具，用來監(jiān)控和分析系統(tǒng)的性能。我們的案例會(huì)用到這個(gè)包的兩個(gè)命令 mpstat 和 pidstat。

安裝sysstat wget http://pagesperso-orange.fr/sebastien.godard/sysstat-12.1.5-1.x86_64.rpm yum localinstall sysstat-12.1.5-1.x86_64.rpm -y

　　　　mpstat 是一個(gè)常用的多核 CPU 性能分析工具，用來實(shí)時(shí)查看每個(gè) CPU 的性能指標(biāo)， 以及所有 CPU 的平均指標(biāo)。
　　　　pidstat 是一個(gè)常用的進(jìn)程性能分析工具，用來實(shí)時(shí)查看進(jìn)程的 CPU、內(nèi)存、I/O 以及上下文切換等性能指標(biāo)。

場景一：CPU 密集型進(jìn)程

#在第一個(gè)終端運(yùn)行 stress 命令，模擬一個(gè) CPU 使用率 100% 的場景 [root@doit ~]# stress --cpu 1 --timeout 600 stress: info: [25975] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd[root@doit ~]# watch -d uptimeEvery 2.0s: uptime Thu Jul 11 17:34:31 201917:34:31 up 33 days, 3:47, 6 users, load average: 0.80, 0.66, 0.66 #1 分鐘的平均負(fù)載會(huì)慢慢增加到 1.00，而從終端三中還可以看到，[root@doit ~]# mpstat -P ALL 5 Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit) 07/11/2019 _x86_64_ (2 CPU) 05:33:34 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 05:33:39 PM all 50.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 49.80 05:33:39 PM 0 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 05:33:39 PM 1 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.80#正好有一個(gè) CPU 的使用率為 100%，但它的 iowait 只有 0。這說明，平均負(fù)載的升高正是由于 CPU 使用率為 100% 。[root@doit ~]# pidstat -u 5 1 Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit) 07/11/2019 _x86_64_ (2 CPU) 05:35:13 PM UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 05:35:18 PM 27 3769 0.00 0.20 0.00 0.00 0.20 0 mysqld 05:35:18 PM 0 25976 99.80 0.00 0.00 0.00 99.80 0 stress 05:35:18 PM 0 26115 0.00 0.20 0.00 0.00 0.20 1 pidstat #從這里可以明顯看到，stress 進(jìn)程的 CPU 使用率為 100%。

場景二：I/O 密集型進(jìn)程

[root@doit ~]# stress -i 1 --timeout 600 stress: info: [23627] dispatching hogs: 0 cpu, 1 io, 0 vm, 0 hdd[root@doit ~]# watch -d uptime Every 2.0s: uptime Thu Jul 11 15:50:57 201915:50:57 up 33 days, 2:04, 8 users, load average: 1.39, 1.09, 1.00[root@doit ~]# mpstat -P ALL 5 Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit) 07/11/2019 _x86_64_ (2 CPU) 03:51:20 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 03:51:25 PM all 0.42 0.00 8.60 25.18 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 65.69 03:51:25 PM 0 0.65 0.00 10.85 51.84 0.00 0.22 0.00 0.00 0.00 36.44 03:51:25 PM 1 0.20 0.00 6.50 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 93.09 # 平均負(fù)載的升高是由于 iowait 的升高。# 哪個(gè)進(jìn)程，導(dǎo)致 iowait 這么高呢？我們還是用 pidstat 來查詢： [root@doit ~]# pidstat -u 5 1 Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit) 07/11/2019 _x86_64_ (2 CPU) 03:51:44 PM UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 03:51:49 PM 0 10 0.00 0.20 0.00 0.20 0.20 1 rcu_sched 03:51:49 PM 0 1553 0.00 2.79 0.00 0.00 2.79 1 kworker/1:1H-kblockd 03:51:49 PM 0 1667 0.00 4.19 0.00 0.00 4.19 0 kworker/0:1H-kblockd 03:51:49 PM 0 3086 0.00 0.20 0.00 1.00 0.20 0 haveged 03:51:49 PM 0 24186 0.00 0.20 0.00 0.00 0.20 1 watch 03:51:49 PM 0 24369 0.40 18.16 0.00 8.18 18.56 1 stress 03:51:49 PM 0 24512 0.00 0.20 0.00 0.00 0.20 0 pidstat # 可以發(fā)現(xiàn)，還是 stress 進(jìn)程導(dǎo)致的。[root@doit ~]# pidstat -d 5 1 Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit) 07/11/2019 _x86_64_ (2 CPU) 05:06:14 PM UID PID kB_rd/s kB_wr/s kB_ccwr/s iodelay Command 05:06:19 PM 0 25318 0.00 0.00 0.00 347 stress

場景三：大量進(jìn)程的場景

當(dāng)系統(tǒng)中運(yùn)行進(jìn)程超出 CPU 運(yùn)行能力時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)等待 CPU 的進(jìn)程。比如，我們還是使用 stress，但這次模擬的是 8 個(gè)進(jìn)程： [root@doit ~]# stress -c 8 --timeout 600 stress: info: [25324] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd[root@doit ~]# watch -d uptime Every 2.0s: uptime Thu Jul 11 17:24:24 201917:24:24 up 33 days, 3:37, 6 users, load average: 6.12, 2.83, 1.08 # 由于系統(tǒng)只有 2 個(gè) CPU，明顯比 8 個(gè)進(jìn)程要少得多，因而，系統(tǒng)的 CPU 處于嚴(yán)重過載狀態(tài)接著再運(yùn)行 pidstat 來看一下進(jìn)程的情況： [root@doit ~]# pidstat -u 5 1 Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit) 07/11/2019 _x86_64_ (2 CPU) 05:22:26 PM UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 05:22:31 PM 0 3104 0.00 0.20 0.00 1.00 0.20 1 qemu-ga 05:22:31 PM 27 3769 0.00 0.20 0.00 0.00 0.20 0 mysqld 05:22:31 PM 0 25325 24.95 0.00 0.00 75.45 24.95 1 stress 05:22:31 PM 0 25326 24.75 0.00 0.00 74.65 24.75 1 stress 05:22:31 PM 0 25327 24.95 0.00 0.00 75.45 24.95 1 stress 05:22:31 PM 0 25328 24.75 0.00 0.00 74.65 24.75 0 stress 05:22:31 PM 0 25329 24.95 0.00 0.00 74.65 24.95 1 stress 05:22:31 PM 0 25330 24.95 0.00 0.00 74.65 24.95 0 stress 05:22:31 PM 0 25331 25.15 0.00 0.00 75.05 25.15 0 stress 05:22:31 PM 0 25332 24.95 0.00 0.00 74.85 24.95 0 stress 05:22:31 PM 0 25345 0.00 0.20 0.00 0.00 0.20 1 pidstat可以看出，8 個(gè)進(jìn)程在爭搶 2 個(gè) CPU，每個(gè)進(jìn)程等待 CPU 的時(shí)間(也就是代碼塊中的%wait 列)高達(dá) 75%。這些超出 CPU 計(jì)算能力的進(jìn)程，最終導(dǎo)致 CPU 過載。

小結(jié)

　　分析完這三個(gè)案例，我再來歸納一下平均負(fù)載的理解。

　　平均負(fù)載提供了一個(gè)快速查看系統(tǒng)整體性能的手段，反映了整體的負(fù)載情況。但只看平均負(fù)載本身，我們并不能直接發(fā)現(xiàn)，到底是哪里出現(xiàn)了瓶頸。所以，在理解平均負(fù)載時(shí)，也要注意：

　　平均負(fù)載高有可能是 CPU 密集型進(jìn)程導(dǎo)致的；
　　平均負(fù)載高并不一定代表 CPU 使用率高，還有可能是 I/O 更繁忙了；
　　當(dāng)發(fā)現(xiàn)負(fù)載高的時(shí)候，你可以使用 mpstat、pidstat 等工具，輔助分析負(fù)載的來源。

其他：

　　1.現(xiàn)在大多數(shù)CPU有超線程能力，在計(jì)算和評(píng)估平均負(fù)載的時(shí)候，CPU的核數(shù)是指物理核數(shù)，應(yīng)該是超線程功能的邏輯核數(shù)。

　　2.用htop看負(fù)載，因?yàn)樗苯?在F2配置中勾選所有開關(guān)項(xiàng)，打開顏色區(qū)分功能)，不同的負(fù)載會(huì)用不同的顏色標(biāo)識(shí)。比如cpu密集型的應(yīng)用，它的負(fù)載顏色是綠色偏高，iowait的操作，它的負(fù)載顏色是紅色偏高等等，根據(jù)這些指標(biāo)再用htop的sort就很容易定位到有問題的進(jìn)程。還有個(gè)更好用的atop命令，好像是基于sar的統(tǒng)計(jì)生成的報(bào)告，直接就把有問題的進(jìn)程標(biāo)紅了，更直觀。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的1 理解Linux系统的“平均负载”的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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