原地址： https://blog.csdn.net/zhangchenglikecc/article/details/52103737
1.top輸出以及load average 詳解
昨天nagios報警warning，沒來得及留下報警截圖，nagios值設定的值是
當1分鍾多於15個進程等待,5分鍾多於10個,15分鍾多於5個則為warning狀態
當1分鍾多於30個進程等待,5分鍾多於25個,15分鍾多於20個則為critical狀態
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MySQL主服務器load average 驟增
雖然沒來得及排查出來最后又下去了，但是在增長的時候沒有最后落實這個錯誤，着實很難過，在網上看許多資料，大部分都是一樣的解釋，轉載的，抄襲的，心中也是錯亂，最終就是一個問題在困擾，這三個數值，是本身內核計算完CPU單核的值，還是未除以CPU核數之前的值，這個問題在許多論壇和博文里，有不同的說法，但是大部分還是傾向於是除完的，實在無解，半夜求解同學胖偉，騷偉已翻牆，跑到國外技術網站，給了我這么一段話。
我蹩腳的翻譯過來（不對的地方請多指正）
在多處理器系統上
負載相對於可用的處理器內核的數量是相對的
“100%利用”標志負載為1，只是標志在一個單一的核心系統
2標志是在雙核，4是標志在四核等
因此，有一個 14 load average值和 24個 內核的負載平均，你的服務器是遠離超載的
（一天的心結·······釋然）
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以下是從不同地方攝取精華並重新整理已方便自己以后查閱
load average
以下命令均可獲取load average系統平均負載
]# top
]# uptime
]# w
]# cat /proc/loadavg
/proc文件系統是一個虛擬的文件系統，不占用磁盤空間，它反映了當前操作系統在內存中的運行情況，查看/proc下的文件可以了解到系統的運行狀態。查看系統平均負載使用“cat /proc/loadavg”命令，輸出結果如下
前三個數字是1、5、15分鍾內的平均進程數。后面的 1/331 一個的分子是正在運行的進程數，分母是進程總數；另一個是最近運行的進程ID號。
top獲取：
系統平均負載被定義為：在特定時間間隔內運行隊列中(在CPU上運行或者等待運行多少進程)的平均進
程數。
如果一個進程滿足以下條件則其就會位於運行隊列中：
上圖橢圓部分3個數值分別表示系統在過去1分鍾、5分鍾、15分鍾內運行進程隊列中的平均進程數量。
運行隊列嘛，沒有等待IO，沒有WAIT，沒有KILL的進程通通都進這個隊列。
- 它沒有在等待I/O操作的結果
- 它沒有主動進入等待狀態(也就是沒有調用’wait’)
- 沒有被停止(例如：等待終止)
我們可以這樣認為，就是 正在運行的進程 + 准備好等待運行的進程 在特定時間內（1分鍾，5分鍾，10分鍾）的平均進程數
但是具體平均時候分母的值是按秒還是什么單位運算的？我也搞不清楚，大概就是這樣算出來的值，不影響對系統初步性能瓶頸判斷，此處先略過
在Linux中，進程分為三種狀態， 一種是阻塞的進程blocked process，
一種是可運行的進程runnable process，
另外就是正在運行的進程running process。當進程阻塞時，進程會等待I/O設備的數據或者系統調用。
進程可運行狀態時，它處在一個運行隊列run queue中，與其他可運行進程爭奪CPU時間。 系統的load是指正在運行running one和准備好運行runnable one的進程的總數。比如現在系統有2個正在運行的進程，3個可運行進程，那么系統的load就是5，load average就是一定時間內的load數量均值
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看到一篇文章小汽車的舉例說的很不錯，但是更深層次的我覺得有個打電話的寫的更加詳細，現以小汽車舉例
為了更好地理解系統負載，我們用交通流量來做類比。
單核CPU可以想象成單車道
比如每個圓圈都是小汽車，第一種是滿負荷但CPU時間片不用排隊等待正好夠用，第二種是%50空閑，第三個是超負荷50%，后面的就有隊列等待了
1.單核CPU， 數字在0.00-1.00之間正常
0.00-1.00 之間的數字表示此時路況非常良好，沒有擁堵，車輛可以毫無阻礙地通過。
1.00 表示道路還算正常，但有可能會惡化並造成擁堵。此時系統已經沒有多余的資源了，管理員需要進行優化。
1.00以上 表示路況不太好了，如果到達2.00表示有橋上車輛一倍數目的車輛正在等待。這種情況你必須進行檢查了。
2.多核CPU - 多車道 數字/CPU核數 在0.00-1.00之間正常
用雙核舉例，雙核的負載已經比單核提高一倍了，那多核的也是同理。
多核CPU的話，滿負荷狀態的數字為 “1.00 * CPU核數”，即雙核CPU為2.00，四核CPU為4.00。
3、安全的系統平均負載
這里沒有完全的定論，一般來講70%左右的負載也就是0.7左右應該是沒問題的，要根據實際生產環境中實際需求來進行浮動設定
4、應該看哪一個數字，1分鍾，5分鍾還是15分鍾？
和收過橋費的管理員一樣，你當然希望你的汽車(操作)不會被焦急的等待。所以，理想狀態 下，都
希望負載平均值小於 1.00 。當然不排除部分峰值會超過 1.00，但長此以往保持這 個狀態，就說明會
有問題，這時候你應該會很焦急。
“所以你說的理想負荷為 1.00 ?”
嗯，這種情況其實並不完全正確。負荷 1.00 說明系統已經沒有剩余的資源了。在實際情況中 ，有
經驗的系統管理員都會將這條線划在 0.70：
“需要進行調查法則”： 如果長期你的系統負載在 0.70 上下，那么你需要在事情變得更糟糕之
前，花些時間了解其原因。
“現在就要修復法則”：1.00 。 如果你的服務器系統負載長期徘徊於 1.00，那么就應該馬上解決
這個問題。否則，你將半夜接到你上司的電話，這可不是件令人愉快的事情。
“凌晨三點半鍛煉身體法則”：5.00。 如果你的服務器負載超過了 5.00 這個數字，那么你將失去
你的睡眠，還得在會議中說明這情況發生的原因，總之千萬不要讓它發生。
先脫離下主題，我們來討論下多核心處理器與多處理器的區別。從性能的角度上理解，一台主 機擁
有多核心的處理器與另台擁有同樣數目的處理性能基本上可以認為是相差無幾。當然實際 情況會復雜得
多，不同數量的緩存、處理器的頻率等因素都可能造成性能的差異。
但即便這些因素造成的實際性能稍有不同，其實系統還是以處理器的核心數量計算負載均值 。這使
我們有了兩個新的法則：
“有多少核心即為有多少負荷”法則： 在多核處理中，你的系統均值不應該高於處理器核心的總數
量。
“核心的核心”法則： 核心分布在分別幾個單個物理處理中並不重要，其實兩顆四核的處理器 等
於 四個雙核處理器 等於 八個單處理器。所以，它應該有八個處理器內核。
5、怎樣知道我的CPU是幾核呢？
使用以下命令可以直接獲得CPU核心數目
查看物理CPU的個數
查看邏輯CPU的個數
#cat /proc/cpuinfo |grep “processor”|wc –l查看CPU是幾核
#cat /proc/cpuinfo |grep “cores”|uniq查看CPU的主頻
#cat /proc/cpuinfo |grep MHz|uniq 直接獲得CPU核心數 （該命令即可全部算出多少核）#grep ‘model name’ /proc/cpuinfo | wc -l
取得CPU核心數目N，觀察后面2個數字，用數字/N，如果得到的值小於0.7即可無憂。
一般來講我們觀察五分鍾或者十五分鍾的平均數值。坦
白講，如果前一分鍾的負載情況是 1.00，那么仍可以說明認定服務器情況還是正常的。 但是如果十五
分鍾的數值仍然保持在 1.00，那么就值得注意了要考慮是否這應該增加的處理器數量
了
整理到這里，想起了一個好文章，大概也講的是CPU利用率和load Average的區別
鏈接為http://wenku.baidu.com/view/6597f58884254b35eefd34f7.html
寫的很好，為我們更深層次的理解該指標有一定意義，我摘一些精華部分出來供以后自己學習
CPU利用率和Load Average的區別
CPU利用率在過去常常被我們這些外行認為是判斷機器是否已經到了滿負荷的一個標准，看到50%-60%的使用率就認為機器就已經壓到了臨界了。CPU利用率，顧名思義就是對於CPU的使用狀況，這是對一個時間段內CPU使用狀況的統計，通過這個指標可以看出在某一個時間段內CPU被占用的情況，如果被占用時間很高，那么就需要考慮CPU是否已經處於超負荷運作，長期超負荷運作對於機器本身來說是一種損害，因此必須將CPU的利用率控制在一定的比例下，以保證機器的正常運作。
Load Average是CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率狀況，而是在一段時間內CPU正在處理以及等待CPU處理的進程數之和的統計信息，也就是CPU使用隊列的長度的統計信息。為什么要統計這個信息，這個信息的對於壓力
測試的影響究竟是怎么樣的，那就通過一個類比來解釋CPU利用率和Load Average的區別以及對於壓力測試的指導意義。
我們將CPU就類比為電話亭，每一個進程都是一個需要打電話的人。現在一共有4個電話亭（就好比我們的機器有4核），有10個人需要打電話。現在使用電話的規則是管理員會按照順序給每一個人輪流分配1分鍾的使用電話時間，如果使用者在1分鍾內使用完畢，那么可以立刻將電話使用權返還給管理員，如果到了1分鍾電話使用者還沒有使用完畢，那么需要重新排隊，等待再次分配使用。
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在理解了load Average各值得含義之后，我們用top命令來了解系統的整體狀態
#top
1. 12:28為當前系統運行時間
2. up 系統運行時間為287天9小時28分鍾
3. user 當前登錄用戶數
4. load average 0.00 0.00 0.00 系統負載，任務隊列不同時間段平均長度，分別為1分鍾，5分鍾，15分鍾前到現在
5. Tasks 156 total, 當前進程總數
6. 2 running 正在運行的進程數
7 . 154 sleeping 睡眠的進程數
8. 0 stop 停止的進程數
9. 0zombie 僵屍進程數
10 Cpu(s): 0.0%us, 用戶空間占用CPU百分比
11 0.2%sy, 內核空間占用CPU百分比
0.0%ni, 用戶進程空間內改變過優先級的進程占用CPU百分比
99.8%id 空閑CPU
0.0%wa 等待輸入輸出的CPU時間百分比
0.0%hi 硬中斷
0.0%si 軟中斷
0.0%st 實時
備注：(英文解釋)
us: is meaning of "user CPU time"
sy: is meaning of "system CPU time"
ni: is meaning of" nice CPU time"
id: is meaning of "idle"
wa: is meaning of "iowait"
hi：is meaning of "hardware irq"
si : is meaning of "software irq"
st : is meaning of "steal time
12. Mem 32694788k total， (32G) 內存總容量
29566452k used， （28G）使用的物理內存總量
3128336k free， (3G) 空閑內存總量
347952k buffers， (340M) 用做內核緩存的內存量
13.Swap 16416760k total (16G) 交換分區總量
199504k used （195M） 使用的交換分區總量
1621725k free （1.5G） 空閑的交換分區總量
19508208 cached （19G） 緩沖的交換區總量
備注：Linux內存計算方法
多數的linux系統在free命令后會發現free（剩余）的內存很少，而自己又沒有開過多的程序或服務。linux的內存管理機制與windows的有所不同。具體的機制我們無需知道，我們需要知道的是，linux的內存管理機制的思想包括（不敢說就是）內存利用率最大化。內核會把剩余的內存申請為cached，而cached不屬於free范疇。當系統運行時間較久，會發現cached很大，對於有頻繁文件讀寫操作的系統，這種現象會更加明顯。
直觀的看，此時free的內存會非常小，但並不代表可用的內存小，當一個程序需要申請較大的內存時，如果free的內存不夠，內核會把部分cached的內存回收，回收的內存再分配給應用程序。所以對於linux系統，可用於分配的內存不只是free的內存，還包括cached的內存（其實還包括buffers）。即：
可用內存;=free的內存+cached的內存+buffers的內存
我們free一下
方框里的是真正可用內存，也是上面3個橢圓free+buffers+cached的和
Cache：高速緩存，是位於CPU與主內存間的一種容量較小但速度很高的存儲器。由於CPU的速度遠高於主內存，CPU直接從內存中存取數據要等待一定時間周期，Cache中保存着CPU剛用過或循環使用的一部分數據，當CPU再次使用該部分數據時可從Cache中直接調用,這樣就減少了CPU的等待時間,提高了系統的效率。Cache又分為一級Cache(L1 Cache)和二級Cache(L2 Cache)，L1 Cache集成在CPU內部，L2 Cache早期一般是焊在主板上,現在也都集成在CPU內部，常見的容量有256KB或512KB L2 Cache。
Buffer：緩沖區，一個用於存儲速度不同步的設備或優先級不同的設備之間傳輸數據的區域。通過緩沖區，可以使進程之間的相互等待變少，從而使從速度慢的設備讀入數據時，速度快的設備的操作進程不發生間斷。
Free中的buffer和cache：（它們都是占用內存）：
buffer : 作為buffer cache的內存，是塊設備的讀寫緩沖區
cache: 作為page cache的內存, 文件系統的cache
如果 cache 的值很大，說明cache住的文件數很多。如果頻繁訪問到的文件都能被cache住，那么磁盤的讀IO bi會非常小。
左圖是服務器顯示出來的有點亂，我開一台VMware虛擬機進行截圖說明
r 列表示運行和等待cpu時間片的進程數，如果長期大於1，說明cpu不足，需要增加cpu（難道load也是來這里采集的數據？）
b 列表示在等待資源的進程數，比如正在等待I/O、或者內存交換等
swpd 切換到內存交換區的內存數量(k表示)。如果swpd的值不為0，或者比較大，比如超過了100m，只要si、so的
值長期為0，系統性能還是正常
free 當前的空閑頁面列表中內存數量(k表示)
buff 作為buffer cache的內存數量，一般對塊設備的讀寫才需要緩沖。
cache: 作為page cache的內存數量，一般作為文件系統的cache，如果cache較大，說明用到cache的文件較多，
如果此時IO中bi比較小，說明文件系統效率比較好。
so由內存交換區進入內存數量。
bi 從塊設備讀入數據的總量（讀磁盤）（每秒kb）。
bo 塊設備寫入數據的總量（寫磁盤）（每秒kb）
這里我們設置的bi+bo參考值為1000，如果超過1000，而且wa值較大應該考慮均衡磁盤負載，可以結合iostat輸出
來分析。
in 列表示在某一時間間隔中觀測到的每秒設備中斷數。
cs列表示每秒產生的上下文切換次數，如當 cs 比磁盤 I/O 和網絡信息包速率高得多，都應進行進一步調查。
us 列顯示了用戶方式下所花費 CPU 時間的百分比。us的值比較高時，說明用戶進程消耗的cpu時間多，但是如果
長期大於50%，需要考慮優化用戶的程序。
sy 列顯示了內核進程所花費的cpu時間的百分比。這里us + sy的參考值為80%，如果us+sy 大於 80%說明可能存在
CPU不足。
wa 列顯示了IO等待所占用的CPU時間的百分比。這里wa的參考值為30%，如果wa超過30%，說明IO等待嚴重，這
可能是磁盤大量隨機訪問造成的，也可能磁盤或者磁盤訪問控制器的帶寬瓶頸造成的(主要是塊操作)。
id 列顯示了cpu處在空閑狀態的時間百分比
每隔2秒統計一次磁盤IO信息，直到按Ctrl+C終止程序，d選項表示統計磁盤信息， k表示以每秒KB的形式顯
示，t要求打印出時間信息，2 表示每隔 2 秒輸出一次。第一次輸出的磁盤IO負載狀況提供了關於自從系統啟動以
來的統計信息。隨后的每一次輸出則是每個間隔之間的平均IO負載狀況。
3.r/s: 每秒完成的讀 I/O 設備次數。即 delta(rio)/s
4.w/s: 每秒完成的寫 I/O 設備次數。即 delta(wio)/s
5.rsec/s: 每秒讀扇區數。即 delta(rsect)/s
6.wsec/s: 每秒寫扇區數。即 delta(wsect)/s
9.avgrq-sz:平均每次設備I/O操作的數據大小 (扇區)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
11avgqu-sz:平均I/O隊列長度。即 delta(aveq)/s/1000 (因為aveq的單位為毫秒)。
12.await: 平均每次設備I/O操作的等待時間 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
13.svctm: 平均每次設備I/O操作的服務時間 (毫秒)。即 delta(use)/delta(rio+wio)
14.%util: 一秒中有百分之多少的時間用於 I/O 操作，或者說一秒中有多少時間 I/O 隊列是非空的。即
delta(use)/s/1000 (因為use的單位為毫秒)
可能存在瓶頸。
%idle（空閑）小於70% IO壓力就較大了,一般讀取速度有較多的wait.
IO壓力高)