平均负载
查看平均负载
每次发现系统变慢时，我们通常做的第一件事，就是执行 top 或者 uptime 命令，来了解系统的负载情况：
02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88
分别对应：
- 02:34:03 ：当前时间
- up 2 days, 20:14 ：系统运行时间
- 1 user ：正在登录用户数
- load average: 0.63, 0.83, 0.88 ：过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）
平均负载的定义
平均负载是指单位时间内，系统处于运行状态、等待运行状态和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。
所谓可运行状态的进程，是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程，也就是我们常用 ps 命令看到的，处于 R 状态（Running 或 Runnable）的进程。
不可中断进程
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，也就是我们在 ps 命令中看到的 D 状态（Uninterruptible Sleep，也称为 Disk Sleep）的进程。
比如，当一个进程向磁盘读写数据时，为了保证数据的一致性，在得到磁盘回复前，它是不能被其他进程或者中断打断的，这个时候的进程就处于不可中断状态。
如果此时的进程被打断了，就容易出现磁盘数据与进程数据不一致的问题。所以，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。
平均负载的合理值
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：
- 在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。
- 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。
平均负载最理想的情况是等于 CPU 个数。所以在评判平均负载时，首先你要知道系统有几个 CPU，这可以通过 top 命令或者从文件 /proc/cpuinfo 中读取，比如：
grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
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。
平均负载有三个数值，到底该参考哪一个呢？实际上，都要看。
三个不同时间间隔的平均值，其实给我们提供了，分析系统负载趋势的数据来源，让我们能更全面、更立体地理解目前的负载状况。
打个比方，就像初秋时北京的天气，如果只看中午的温度，你可能以为还在 7 月份的大夏天呢。但如果你结合了早上、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。这里我再举个例子，假设我们在一个单 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。
平均负载与 CPU 使用率
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。
而 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。
平均负载案例分析
机器配置：2 CPU，8GB 内存。
准备：iostat、mpstat、pidstat分析工具。
安装 stress 和 sysstat 包，如 apt install stress sysstat。
- stress 是一个 Linux 系统压力测试工具，这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。
- sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具，用来监控和分析系统的性能。我们的案例会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。
- mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具，用来实时查看每个 CPU 的性能指标，以及所有 CPU 的平均指标。
- pidstat 是一个常用的进程性能分析工具，用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
场景一：CPU 密集型进程首先，我们在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景：
stress --cpu 1 --timeout 600
接着，在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
# -d 参数表示高亮显示变化的区域
watch -d uptime
..., load average: 1.00, 0.75, 0.39
最后，在第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
# -P ALL 表示监控所有CPU，后面数字5表示间隔5秒后输出一组数据
$ 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
从终端二中可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.00，而从终端三中还可以看到，正好有一个 CPU 的使用率为 100%，但它的 iowait 只有 0。这说明，平均负载的升高正是由于 CPU 使用率为 100% 。
那么，到底是哪个进程导致了 CPU 使用率为 100% 呢？你可以使用 pidstat 来查询：
# 间隔5秒后输出一组数据 $ 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
场景二：I/O 密集型进程首先还是运行 stress 命令，但这次模拟 I/O 压力，即不停地执行 sync
stress -i 1 --timeout 600
还是在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况
watch -d uptime
..., load average: 1.06, 0.58, 0.37
然后，第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
# 显示所有CPU的指标，并在间隔5秒输出一组数据 $ 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
从这里可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.06，其中一个 CPU 的系统 CPU 使用率升高到了 23.87，而 iowait 高达 67.53%。这说明，平均负载的升高是由于 iowait 的升高。那么到底是哪个进程，导致 iowait 这么高呢？我们还是用 pidstat 来查询：
# 间隔5秒后输出一组数据，-u表示CPU指标 $ 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
场景三：大量进程的场景当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时，就会出现等待 CPU 的进程。比如，我们还是使用 stress，但这次模拟的是 8 个进程：
stress -c 8 --timeout 600
由于系统只有 2 个 CPU，明显比 8 个进程要少得多，因而，系统的 CPU 处于严重过载状态，平均负载高达 7.97：
$ uptime
..., load average: 7.97, 5.93, 3.02
接着再运行 pidstat 来看一下进程的情况：
# 间隔5秒后输出一组数据 $ 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 个进程在争抢 2 个 CPU，每个进程等待 CPU 的时间（也就是代码块中的 %wait 列）高达 75%。这些超出 CPU 计算能力的进程，最终导致 CPU 过载。小结分析完这三个案例，我再来归纳一下平均负载的理解。
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，我们并不能直接发现，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，你可以使用 mpstat、pidstat 等工具，辅助分析负载的来源。