平均負載
查看平均負載
每次發現系統變慢時，我們通常做的第一件事，就是執行 top 或者 uptime 命令，來了解系統的負載情況：
02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88
分別對應：
- 02:34:03 ：當前時間
- up 2 days, 20:14 ：系統運行時間
- 1 user ：正在登錄用戶數
- load average: 0.63, 0.83, 0.88 ：過去 1 分鍾、5 分鍾、15 分鍾的平均負載（Load Average）
平均負載的定義
平均負載是指單位時間內，系統處於運行狀態、等待運行狀態和不可中斷狀態的平均進程數，也就是平均活躍進程數，它和 CPU 使用率並沒有直接關系。
所謂可運行狀態的進程，是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的進程，也就是我們常用 ps 命令看到的，處於 R 狀態（Running 或 Runnable）的進程。
不可中斷進程
不可中斷狀態的進程則是正處於內核態關鍵流程中的進程，並且這些流程是不可打斷的，比如最常見的是等待硬件設備的 I/O 響應，也就是我們在 ps 命令中看到的 D 狀態（Uninterruptible Sleep，也稱為 Disk Sleep）的進程。
比如，當一個進程向磁盤讀寫數據時，為了保證數據的一致性，在得到磁盤回復前，它是不能被其他進程或者中斷打斷的，這個時候的進程就處於不可中斷狀態。
如果此時的進程被打斷了，就容易出現磁盤數據與進程數據不一致的問題。所以，不可中斷狀態實際上是系統對進程和硬件設備的一種保護機制。
平均負載的合理值
平均的是活躍進程數，那么最理想的，就是每個 CPU 上都剛好運行着一個進程，這樣每個 CPU 都得到了充分利用。
比如當平均負載為 2 時：
- 在2個CPU 的系統上，意味着所有的 CPU 都剛好被完全占用。
- 在 4 個 CPU 的系統上，意味着 CPU 有 50% 的空閑。
- 在只有 1 個 CPU 的系統中，則意味着有一半的進程競爭不到 CPU。
平均負載最理想的情況是等於 CPU 個數。所以在評判平均負載時，首先你要知道系統有幾個 CPU，這可以通過 top 命令或者從文件 /proc/cpuinfo 中讀取，比如：
grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
當平均負載高於 CPU 數量 70% 的時候，就應該分析排查負載高的問題了。一旦負載過高，就可能導致進程響應變慢，進而影響服務的正常功能。
平均負載有三個數值，到底該參考哪一個呢？實際上，都要看。
三個不同時間間隔的平均值，其實給我們提供了，分析系統負載趨勢的數據來源，讓我們能更全面、更立體地理解目前的負載狀況。
打個比方，就像初秋時北京的天氣，如果只看中午的溫度，你可能以為還在 7 月份的大夏天呢。但如果你結合了早上、中午、晚上三個時間點的溫度來看，基本就可以全方位了解這一天的天氣情況了。
同樣的，前面說到的 CPU 的三個負載時間段也是這個道理。如果 1 分鍾、5 分鍾、15 分鍾的三個值基本相同，或者相差不大，那就說明系統負載很平穩。
但如果 1 分鍾的值遠小於 15 分鍾的值，就說明系統最近 1 分鍾的負載在減少，而過去 15 分鍾內卻有很大的負載。反過來，如果 1 分鍾的值遠大於 15 分鍾的值，就說明最近 1 分鍾的負載在增加，這種增加有可能只是臨時性的，也有可能還會持續增加下去，所以就需要持續觀察。
一旦 1 分鍾的平均負載接近或超過了 CPU 的個數，就意味着系統正在發生過載的問題，這時就得分析調查是哪里導致的問題，並要想辦法優化了。這里我再舉個例子，假設我們在一個單 CPU 系統上看到平均負載為 1.73，0.60，7.98，那么說明在過去 1 分鍾內，系統有 73% 的超載，而在 15 分鍾內，有 698% 的超載，從整體趨勢來看，系統的負載在降低。
平均負載與 CPU 使用率
平均負載是指單位時間內，處於可運行狀態和不可中斷狀態的進程數。所以，它不僅包括了正在使用 CPU 的進程，還包括等待 CPU 和等待 I/O 的進程。
而 CPU 使用率，是單位時間內 CPU 繁忙情況的統計，跟平均負載並不一定完全對應。比如：
- CPU 密集型進程，使用大量 CPU 會導致平均負載升高，此時這兩者是一致的；
- I/O 密集型進程，等待 I/O 也會導致平均負載升高，但 CPU 使用率不一定很高；
- 大量等待 CPU 的進程調度也會導致平均負載升高，此時的 CPU 使用率也會比較高。
平均負載案例分析
機器配置：2 CPU，8GB 內存。
准備：iostat、mpstat、pidstat分析工具。
安裝 stress 和 sysstat 包，如 apt install stress sysstat。
- stress 是一個 Linux 系統壓力測試工具，這里我們用作異常進程模擬平均負載升高的場景。
- sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具，用來監控和分析系統的性能。我們的案例會用到這個包的兩個命令 mpstat 和 pidstat。
- mpstat 是一個常用的多核 CPU 性能分析工具，用來實時查看每個 CPU 的性能指標，以及所有 CPU 的平均指標。
- pidstat 是一個常用的進程性能分析工具，用來實時查看進程的 CPU、內存、I/O 以及上下文切換等性能指標。
場景一：CPU 密集型進程首先，我們在第一個終端運行 stress 命令，模擬一個 CPU 使用率 100% 的場景：
stress --cpu 1 --timeout 600
接着，在第二個終端運行 uptime 查看平均負載的變化情況：
# -d 參數表示高亮顯示變化的區域
watch -d uptime
..., load average: 1.00, 0.75, 0.39
最后，在第三個終端運行 mpstat 查看 CPU 使用率的變化情況：
# -P ALL 表示監控所有CPU，后面數字5表示間隔5秒后輸出一組數據
$ mpstat -P ALL 5 Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU) 13:30:06 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 13:30:11 all 50.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 49.95 13:30:11 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 13:30:11 1 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
從終端二中可以看到，1 分鍾的平均負載會慢慢增加到 1.00，而從終端三中還可以看到，正好有一個 CPU 的使用率為 100%，但它的 iowait 只有 0。這說明，平均負載的升高正是由於 CPU 使用率為 100% 。
那么，到底是哪個進程導致了 CPU 使用率為 100% 呢？你可以使用 pidstat 來查詢：
# 間隔5秒后輸出一組數據 $ pidstat -u 5 1 13:37:07 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 13:37:12 0 2962 100.00 0.00 0.00 0.00 100.00 1 stress
場景二：I/O 密集型進程首先還是運行 stress 命令，但這次模擬 I/O 壓力，即不停地執行 sync
stress -i 1 --timeout 600
還是在第二個終端運行 uptime 查看平均負載的變化情況
watch -d uptime
..., load average: 1.06, 0.58, 0.37
然后，第三個終端運行 mpstat 查看 CPU 使用率的變化情況：
# 顯示所有CPU的指標，並在間隔5秒輸出一組數據 $ mpstat -P ALL 5 1 Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU) 13:41:28 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 13:41:33 all 0.21 0.00 12.07 32.67 0.00 0.21 0.00 0.00 0.00 54.84 13:41:33 0 0.43 0.00 23.87 67.53 0.00 0.43 0.00 0.00 0.00 7.74 13:41:33 1 0.00 0.00 0.81 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 98.99
從這里可以看到，1 分鍾的平均負載會慢慢增加到 1.06，其中一個 CPU 的系統 CPU 使用率升高到了 23.87，而 iowait 高達 67.53%。這說明，平均負載的升高是由於 iowait 的升高。那么到底是哪個進程，導致 iowait 這么高呢？我們還是用 pidstat 來查詢：
# 間隔5秒后輸出一組數據，-u表示CPU指標 $ pidstat -u 5 1 Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU) 13:42:08 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 13:42:13 0 104 0.00 3.39 0.00 0.00 3.39 1 kworker/1:1H 13:42:13 0 109 0.00 0.40 0.00 0.00 0.40 0 kworker/0:1H 13:42:13 0 2997 2.00 35.53 0.00 3.99 37.52 1 stress 13:42:13 0 3057 0.00 0.40 0.00 0.00 0.40 0 pidstat
場景三：大量進程的場景當系統中運行進程超出 CPU 運行能力時，就會出現等待 CPU 的進程。比如，我們還是使用 stress，但這次模擬的是 8 個進程：
stress -c 8 --timeout 600
由於系統只有 2 個 CPU，明顯比 8 個進程要少得多，因而，系統的 CPU 處於嚴重過載狀態，平均負載高達 7.97：
$ uptime
..., load average: 7.97, 5.93, 3.02
接着再運行 pidstat 來看一下進程的情況：
# 間隔5秒后輸出一組數據 $ pidstat -u 5 1 14:23:25 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 14:23:30 0 3190 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 0 stress 14:23:30 0 3191 25.00 0.00 0.00 75.20 25.00 0 stress 14:23:30 0 3192 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 1 stress 14:23:30 0 3193 25.00 0.00 0.00 75.00 25.00 1 stress 14:23:30 0 3194 24.80 0.00 0.00 74.60 24.80 0 stress 14:23:30 0 3195 24.80 0.00 0.00 75.00 24.80 0 stress 14:23:30 0 3196 24.80 0.00 0.00 74.60 24.80 1 stress 14:23:30 0 3197 24.80 0.00 0.00 74.80 24.80 1 stress 14:23:30 0 3200 0.00 0.20 0.00 0.20 0.20 0 pidstat
可以看出，8 個進程在爭搶 2 個 CPU，每個進程等待 CPU 的時間（也就是代碼塊中的 %wait 列）高達 75%。這些超出 CPU 計算能力的進程，最終導致 CPU 過載。小結分析完這三個案例，我再來歸納一下平均負載的理解。
平均負載提供了一個快速查看系統整體性能的手段，反映了整體的負載情況。但只看平均負載本身，我們並不能直接發現，到底是哪里出現了瓶頸。
所以，在理解平均負載時，也要注意：
- 平均負載高有可能是 CPU 密集型進程導致的；
- 平均負載高並不一定代表 CPU 使用率高；
- 還有可能是 I/O 更繁忙了；
當發現負載高的時候，你可以使用 mpstat、pidstat 等工具，輔助分析負載的來源。