1.如何理解“平均负载”

平均负载

是指单位时间内，系统处于可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。

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。

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，意味着什么呢？

• 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：

[root@god ~]# grep 'model name' /proc/cpuinfo |wc -l
1

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。

• 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。

当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候，你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，你再去做分析和调查。

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

以三个示例分别来看这三种情况，并用 iostat、mpstat、pidstat 等工具，找出平均负载升高的根源。

环境准备：

基于 Centos7，当然，同样适用于其他 Linux 系统。使用的案例环境如下所示。

• 机器配置(虚拟机)：1 CPU，1GB 内存。

• 预先安装 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。

PS: 每个场景都需要你开三个终端，登录到同一台 Linux 机器中(默认以root用户运行)。

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：

[root@god ~]# stress --cpu 1 --timeout 600
stress: info: [5380] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

接着，在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：

[root@god ~]# 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
[root@god ~]# mpstat -P ALL 5 1
Linux 3.10.0-1062.el7.x86_64 (god) 	11/30/2020 	_x86_64_	(1 CPU)

11:51:47 AM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
11:51:52 AM  all   99.60    0.00    0.40    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
11:51:52 AM    0   99.60    0.00    0.40    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

Average:     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
Average:     all   99.60    0.00    0.40    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
Average:       0   99.60    0.00    0.40    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 99.6%，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 99.6% 。

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
[root@god ~]# pidstat -u 5 1
Linux 3.10.0-1062.el7.x86_64 (god) 	11/30/2020 	_x86_64_	(1 CPU)

11:54:13 AM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
11:54:18 AM     0      5381   99.60    0.00    0.00   99.60     0  stress
11:54:18 AM     0      5439    0.20    0.00    0.00    0.20     0  watch

Average:      UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
Average:        0      5381   99.60    0.00    0.00   99.60     -  stress
Average:        0      5439    0.20    0.00    0.00    0.20     -  watch

从这里可以明显看到，stress 进程的 CPU 使用率为 99.6%。

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：

[root@god ~]# stress -i 1 --timeout 600
stress: info: [5883] dispatching hogs: 0 cpu, 1 io, 0 vm, 0 hdd

还是在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：

[root@god ~]# watch -d uptime
...,  load average: 1.20, 1.35, 1.39

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
[root@god ~]# mpstat -P ALL 5 1
Linux 3.10.0-1062.el7.x86_64 (god) 	11/30/2020 	_x86_64_	(1 CPU)

12:02:23 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
12:02:28 PM  all    3.60    0.00   96.40    32.60    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
12:02:28 PM    0    3.60    0.00   96.40   68.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

Average:     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
Average:     all    3.60    0.00   96.40    32.60    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
Average:       0    3.60    0.00   96.40    68.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

从这里可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.20，其中一个 CPU 的系统 CPU 使用率升高到了 96.40，而 iowait 高达 68.20%。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
[root@god ~]# pidstat -u 5 1
Linux 3.10.0-1062.el7.x86_64 (god) 	11/30/2020 	_x86_64_	(1 CPU)

12:05:34 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
12:05:39 PM     0       809    0.00    0.20    0.00    0.20     0  tuned
12:05:39 PM     0      4880    0.00    5.79    0.00    5.79     0  kworker/u256:2
12:05:39 PM     0      5439    0.00    0.20    0.00    0.20     0  watch
12:05:39 PM     0      5884    3.79   81.84    0.00   85.63     0  stress
12:05:39 PM     0      6030    0.00    7.39    0.00    7.39     0  kworker/u256:0

Average:      UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
Average:        0       809    0.00    0.20    0.00    0.20     -  tuned
Average:        0      4880    0.00    5.79    0.00    5.79     -  kworker/u256:2
Average:        0      5439    0.00    0.20    0.00    0.20     -  watch
Average:        0      5884    3.79   81.84    0.00   85.63     -  stress
Average:        0      6030    0.00    7.39    0.00    7.39     -  kworker/u256:0

可以发现，还是 stress 进程导致的。

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：

[root@god ~]# stress -c 8 --timeout 600
stress: info: [6501] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

由于系统只有 1 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：

[root@god ~]# watch -d uptime
...,  load average: 7.60, 3.35, 2.39

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
[root@god ~]# pidstat -u 5 1
Linux 3.10.0-1062.el7.x86_64 (god) 	11/30/2020 	_x86_64_	(1 CPU)

12:10:28 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
12:10:33 PM     0      6502   12.57    0.00    0.00   12.57     0  stress
12:10:33 PM     0      6503   12.38    0.00    0.00   12.38     0  stress
12:10:33 PM     0      6504   12.57    0.00    0.00   12.57     0  stress
12:10:33 PM     0      6505   12.18    0.00    0.00   12.18     0  stress
12:10:33 PM     0      6506   12.38    0.00    0.00   12.38     0  stress
12:10:33 PM     0      6507   12.18    0.00    0.00   12.18     0  stress
12:10:33 PM     0      6508   12.57    0.00    0.00   12.57     0  stress
12:10:33 PM     0      6509   12.57    0.00    0.00   12.57     0  stress
12:10:33 PM     0      6670    0.00    0.20    0.00    0.20     0  pidstat

Average:      UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
Average:        0      6502   12.57    0.00    0.00   12.57     -  stress
Average:        0      6503   12.38    0.00    0.00   12.38     -  stress
Average:        0      6504   12.57    0.00    0.00   12.57     -  stress
Average:        0      6505   12.18    0.00    0.00   12.18     -  stress
Average:        0      6506   12.38    0.00    0.00   12.38     -  stress
Average:        0      6507   12.18    0.00    0.00   12.18     -  stress
Average:        0      6508   12.57    0.00    0.00   12.57     -  stress
Average:        0      6509   12.57    0.00    0.00   12.57     -  stress
Average:        0      6670    0.00    0.20    0.00    0.20     -  pidsta

可以看出，8 个进程在争抢 2 个 CPU，每个进程等待 CPU 的时间。这些超出 CPU 计算能力的进程，最终导致 CPU 过载。

PS：centos系统如果使用yum安装sysstat软件包版本较低，导致使用命令pidstat时没有%wait这一列。可以重新手动安装该软件。

小结

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，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。