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  • 平均负载

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    查看平均负载

    1 uptime

    Note:
    最后三个数字,依次则是过去1分钟、5分钟、15分钟的平均负载(Load Average)

    什么是平均负载

    平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和CPU使用率并没有直接关系。所以,它不仅包括了正在使用CPU 的进程,还包括等待 CPU 和等待 I/O 的进程。

    • 可运行状态的进程,是指正在使用CPU或者正在等待CPU的进程,也就是常用ps命令看到的,处于R状态(Running 或 Runnable)的进程。
    • 不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的I/O响应,也就是在ps命令中看到的D状态(Uninterruptible Sleep,也称为Disk Sleep)的进程。不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。


    既然平均的是活跃进程数,那么最理想的,就是每个CPU上都刚好运行着一个进程,这样每个CPU都得到了充分利用。比如当平均负载为2时,意味着:

    • 在只有2个CPU的系统上,意味着所有的CPU都刚好被完全占用。
    • 在4个CPU的系统上,意味着CPU有50%的空闲。
    • 而在只有1个CPU的系统中,则意味着有一半的进程竞争不到CPU。

    平均负载为多少时合理

    平均负载最理想的情况是等于 CPU个数。所以在评判平均负载时,首先要知道系统有几个 CPU

    查看CPU个数

    1 grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l

    有了CPU 个数,就可以判断出,当平均负载比 CPU 个数还大的时候,系统已经出现了过载。

    打个比方,就像初秋时北京的天气,如果只看中午的温度,可能以为还在7月份的大夏天呢。但如果结合了早上、中午、晚上三个时间点的温度来看,基本就可以全方位了解这一天的天气情况了。
    同样的,前面说到的CPU的三个负载时间段也是这个道理。

    • 如果1分钟、5分钟、15分钟的三个值基本相同,或者相差不大,那就说明系统负载很平稳。
    • 但如果1分钟的值远小于15 分钟的值,就说明系统最近1分钟的负载在减少,而过去15分钟内却有很大的负载。
    • 反过来,如果1分钟的值远大于 15 分钟的值,就说明最近1分钟的负载在增加,这种增加有可能只是临时性的,也有可能还会持续增加下去,所以就需要持续观察。一旦1分钟的平均负载接近或超过了CPU的个数,就意味着系统正在发生过载的问题,这时就得分析调查是哪里导致的问题,并要想办法优化了。

    这里再举个例子,假设在一个单 CPU 系统上看到平均负载为 1.73,0.60,7.98,那么说明在过去 1 分钟内,系统有 73% 的超载,而在15 分钟内,有 698% 的超载,从整体趋势来看,系统的负载在降低。

    一般来说,当平均负载高于 CPU 数量70%的时候,就应该分析排查负载高的问题了。一旦负载过高,就可能导致进程响应变慢,进而影响服务的正常功能。
    但70%这个数字并不是绝对的,最推荐的方法,还是把系统的平均负载监控起来,然后根据更多的历史数据,判断负载的变化趋势。当发现负载有明显升高趋势时,比如说负载翻倍了,再去做分析和调查。


    平均负载和 CPU 使用率 区别

    平均负载是指单位时间内,处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数。所以,它不仅包括了正在使用CPU 的进程,还包括等待 CPU 和等待 I/O 的进程。

    CPU 使用率,是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计,跟平均负载并不一定完全对应。比如:

    • CPU 密集型进程,使用大量 CPU 会导致平均负载升高,此时这两者是一致的;
    • I/O 密集型进程,等待 I/O 也会导致平均负载升高,但 CPU 使用率不一定很高;
    • 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高,此时的CPU使用率也会比较高。

    总结

    平均负载提供了一个快速查看系统整体性能的手段,反映了整体的负载情况。但只看平均负载本身,并不能直接发现,到底是哪里出现了瓶颈。所以,在理解平均负载时,也要注意:

    • 平均负载高有可能是 CPU 密集型进程导致的;
    • 平均负载高并不一定代表 CPU 使用率高,还有可能是 I/O 更繁忙了;
    • 当发现负载高的时候,可以使用 mpstat、pidstat 等工具,辅助分析负载的来源。

    Reference

    https://time.geekbang.org/column/article/69618

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