什么是平均負(fù)載

平均負(fù)載可以對于我們來說及熟悉又陌生，但我們問平均負(fù)載是什么，但大部分人都回答說平均負(fù)載不就是單位時(shí)間內(nèi)CPU使用率嗎？其實(shí)并不是這樣的，如果可以的話，可以?man uptime 來了解一下平均負(fù)載的詳細(xì)信息。

簡單的說平均負(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)，也就是說平均活躍進(jìn)程數(shù)，它和CPU使用率并沒有直接關(guān)系。這里解釋一下可運(yùn)行狀態(tài)和不可中斷這兩個(gè)詞。

可運(yùn)行狀態(tài)：

• 指正在使用CPU或者正在等待CPU的進(jìn)程，我們使用ps命令查看處于R狀態(tài)的進(jìn)程

不可中斷狀態(tài)：

• 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中斷的。例如：常見的等待硬件設(shè)備I/O的響應(yīng)，也就是我們在ps命令查看處于D狀態(tài)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)程中斷或者打斷的，這個(gè)時(shí)候的進(jìn)程處于不可中斷狀態(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)和進(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)進(jìn)程和硬件設(shè)備的一種保護(hù)機(jī)制。

因此，你可以簡單理解為，平均負(fù)載就是平均活躍進(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。既然是平均活躍進(jìn)程數(shù)，那么理想狀態(tài)，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都會(huì)得到充分的利用。例如平均負(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)上，則意味著有一半的進(jìn)程競爭不到CPU

平均負(fù)載和CPU使用率

現(xiàn)實(shí)工作中，我們經(jīng)常容易把平均負(fù)載和CPU使用率混淆，所以在這里，我也做一個(gè)分區(qū)。

可能你會(huì)疑惑，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？

我們還是要回到平均負(fù)載的含義上來，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，它不僅包括了正常使用CPU的進(jìn)程，還包括了等待CPU和等待I/O的進(jìn)程。

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

• 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使用率會(huì)很高

平均負(fù)載案例

這里我們需要安裝幾個(gè)工具sysstat、stress、stress-ng

這里Centos的sysstat版本會(huì)老一點(diǎn)，最好升級到最新版本。手動(dòng)rpm安裝或者源碼安裝

場景一、CPU密集型

1、運(yùn)行一個(gè)stress命令，模擬一個(gè)CPU使用率100%場景

$ stress --cpu 1 --timeout 600

2、開啟第二個(gè)終端，uptime查看平均負(fù)載的變化情況

$ watch -d uptime09:40:35 up 80 days, 18:41, 2 users, load average: 1.62, 1.10, 0.87

3、開啟第三個(gè)終端，mpstat 查看CPU使用率的變化情況

$ mpstat -P ALL 5 20
10:06:37 AM? CPU??? %usr?? %nice??? %sys %iowait??? %irq?? %soft? %steal? %guest? %gnice?? %idle
10:06:42 AM? all?? 31.50??? 0.00??? 0.35??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00?? 68.15
10:06:42 AM??? 0??? 1.20??? 0.00??? 0.80??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00?? 98.00
10:06:42 AM??? 1??? 7.21??? 0.00??? 0.40??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00?? 92.38
10:06:42 AM??? 2? 100.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00
10:06:42 AM??? 3?? 17.43??? 0.00??? 0.20??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00??? 0.00?? 82.36 # -P ALL 表示監(jiān)控所有CPU，后面數(shù)字5 表示間隔5秒輸出一次數(shù)據(jù)

從第二個(gè)終端可以看到，1分鐘平均負(fù)載增加到1.62，從第三個(gè)終端我們可以看到有一個(gè)CPU使用率100%，但iowait為0，這說明平均負(fù)載的升高正式由CPU使用率為100%

那我們查看是那個(gè)進(jìn)程導(dǎo)致了CPU使用率為100%呢？我們可以使用pidstat來查看：

#每5秒輸出一次數(shù)據(jù)
$ pidstat -u 5 1 10:08:41 AM UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 10:08:46 AM 0 1 0.20 0.00 0.00 0.00 0.20 0 systemd 10:08:46 AM 0 599 0.00 1.00 0.00 0.20 1.00 0 systemd-journal 10:08:46 AM 0 1043 0.60 0.00 0.00 0.00 0.60 0 rsyslogd 10:08:46 AM 0 6863 100.00 0.00 0.00 0.00 100.00 3 stress 10:08:46 AM 0 7303 0.20 0.20 0.00 0.00 0.40 2 pidstat

從這里我們可以看到是stress這個(gè)進(jìn)程導(dǎo)致的。

場景二、I/O密集型進(jìn)程

1、我們使用stress-ng命令，但這次模擬I/O壓力，既不停執(zhí)行sync:

?

#--hdd表示讀寫臨時(shí)文件
#-i 生成幾個(gè)worker循環(huán)調(diào)用sync()產(chǎn)生io壓力 $ stress-ng -i 4 --hdd 1 --timeout 600

?

2、開啟第二個(gè)終端運(yùn)行uptime查看平均負(fù)載情況

$ watch -d uptime 10:30:57 up 98 days, 19:39, 3 users, load average: 1.71, 0.75, 0.69

3、開啟第三個(gè)終端運(yùn)行mpstat查看CPU使用率

$ mpstat -P ALL 5 20 10:32:09 AM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 10:32:14 AM all 6.80 0.00 33.75 26.16 0.00 0.39 0.00 0.00 0.00 32.90 10:32:14 AM 0 4.03 0.00 69.57 19.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.49 10:32:14 AM 1 25.32 0.00 9.49 0.00 0.00 0.95 0.00 0.00 0.00 64.24 10:32:14 AM 2 0.24 0.00 10.87 63.04 0.00 0.48 0.00 0.00 0.00 25.36 10:32:14 AM 3 1.42 0.00 36.93 14.20 0.00 0.28 0.00 0.00 0.00 47.16

從這里可以看到，1分鐘平均負(fù)載會(huì)慢慢增加到1.71，其中一個(gè)CPU的系統(tǒng)CPU使用率升到63.04。這說明，平均負(fù)載的升高是由于iowait升高。

那么我們到底是哪個(gè)進(jìn)程導(dǎo)致的呢？我們使用pidstat來查看：

$ pidstat -u 5 1 Average: UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command Average: 0 1 0.00 0.19 0.00 0.00 0.19 - systemd Average: 0 10 0.00 0.19 0.00 1.56 0.19 - rcu_sched Average: 0 599 0.58 1.75 0.00 0.39 2.33 - systemd-journal Average: 0 1043 0.19 0.19 0.00 0.00 0.39 - rsyslogd Average: 0 6934 0.00 1.56 0.00 1.17 1.56 - kworker/2:0-events_power_efficient Average: 0 7383 0.00 0.39 0.00 0.78 0.39 - kworker/1:0-events_power_efficient Average: 0 9411 0.00 0.19 0.00 0.58 0.19 - kworker/0:0-events Average: 0 9662 0.00 97.67 0.00 0.19 97.67 - kworker/u8:0+flush-253:0 Average: 0 10793 0.00 0.97 0.00 1.56 0.97 - kworker/3:2-mm_percpu_wq Average: 0 11062 0.00 21.79 0.00 0.19 21.79 - stress-ng-hdd Average: 0 11063 0.00 1.95 0.00 1.36 1.95 - stress-ng-io Average: 0 11064 0.00 2.72 0.00 0.39 2.72 - stress-ng-io Average: 0 11065 0.00 1.36 0.00 1.75 1.36 - stress-ng-io Average: 0 11066 0.00 2.72 0.00 0.58 2.72 - stress-ng-io

可以發(fā)現(xiàn)是stress-ng導(dǎo)致的

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：我們使用stress,但這次模擬8個(gè)進(jìn)程：

$ stress -c 8 --timeout 600

我們的系統(tǒng)只有4顆CPU，這時(shí)候要運(yùn)行8個(gè)進(jìn)程，是明顯不夠的，系統(tǒng)的CPU后嚴(yán)重過載,這時(shí)候負(fù)載值達(dá)到了4點(diǎn)多：

$ uptime10:56:22 up 98 days, 20:05, 3 users, load average: 4.52, 2.82, 2.67

接著我們運(yùn)行pidstat來查看一下進(jìn)程的情況：

$ pidstat -u 5 1 Linux 5.0.5-1.el7.elrepo.x86_64 (k8s-m1) 07/11/2019 _x86_64_ (4 CPU)10:57:33 AM UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 10:57:38 AM 0 1 0.20 0.00 0.00 0.00 0.20 1 systemd 10:57:38 AM 0 599 0.00 0.99 0.00 0.20 0.99 2 systemd-journal 10:57:38 AM 0 1043 0.60 0.20 0.00 0.00 0.79 1 rsyslogd 10:57:38 AM 0 12927 51.59 0.00 0.00 48.21 51.59 0 stress 10:57:38 AM 0 12928 44.64 0.00 0.00 54.96 44.64 0 stress 10:57:38 AM 0 12929 45.44 0.00 0.00 54.56 45.44 2 stress 10:57:38 AM 0 12930 45.44 0.00 0.00 54.37 45.44 2 stress 10:57:38 AM 0 12931 51.59 0.00 0.00 48.21 51.59 3 stress 10:57:38 AM 0 12932 48.41 0.00 0.00 51.19 48.41 1 stress 10:57:38 AM 0 12933 45.24 0.00 0.00 54.37 45.24 3 stress 10:57:38 AM 0 12934 48.81 0.00 0.00 50.99 48.81 1 stress 10:57:38 AM 0 13083 0.00 0.40 0.00 0.20 0.40 0 pidstat

可以看出，8個(gè)進(jìn)程搶占4顆CPU，每個(gè)進(jìn)程等到CPU時(shí)間(%wait)高達(dá)50%，這些都超出CPU計(jì)算能力的進(jìn)程，最終導(dǎo)致CPU過載。

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/xzkzzz/p/11164089.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的怎么理解linux的平均负载及平均负载高后的排查工具的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。