• Load Average


    在Linux系统下面,有很多的命令可以查看系统的负载情况:比如top,uptime,w,示例如下:

    [wenchao.ren@l-cmsweb1.ops.cn1 ~]$ w
     18:39:10 up 761 days, 13:59,  1 user,  load average: 0.32, 0.45, 0.43
    USER     TTY      FROM              LOGIN@   IDLE   JCPU   PCPU WHAT
    wenchao. pts/1    192.168.22.28    17:55    0.00s  0.03s  0.02s sshd: wenchao.ren [priv]
    
    [wenchao.ren@l-cmsweb1.ops.cn1 ~]$ uptime 
     18:39:16 up 761 days, 13:59,  1 user,  load average: 0.29, 0.45, 0.43
    
    [wenchao.ren@l-cmsweb1.ops.cn1 ~]$ top
    top - 18:39:19 up 761 days, 13:59,  1 user,  load average: 0.27, 0.44, 0.42
    Tasks: 104 total,   1 running, 103 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
    Cpu(s):  0.1%us,  0.1%sy,  0.0%ni, 99.7%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.1%st
    Mem:   4194304k total,  4156132k used,    38172k free,   388176k buffers
    Swap:  8385920k total,       96k used,  8385824k free,  1608244k cached
    

    我们可以看到无论上面3个命令中的哪个,输出中都包含有load average这一项,他是由3个数字组成。分别代表了:

    分别表示系统在过去1分钟、5分钟、15分钟内运行进程队列中的平均进程数量

    有关这个运行进程队列,没有等待IO,没有WAIT,没有KILL的进程通通都进这个队列。另外还有一个最直接的显示系统平均负载的命令:

    [wenchao.ren@l-cmsweb1.ops.cn1 ~]$ cat /proc/loadavg
    0.32 0.35 0.38 1/292 2683
    

    下面对这个命令进行解释:

    前3个数字表示平均进程数量,后面的1个分数,分母表示系统进程总数,分子表示正在运行的进程数;最后一个数字表示最近运行的进程ID.

    对负载的理解

    单核CPU - 单车道 - 数字在0.00-1.00之间正常

    0.00-1.00 之间的数字表示情况非常良好,没有拥堵

    1.00 表示还算正常,但有可能会恶化并造成拥堵。此时系统已经没有多余的资源了,管理员需要进行优化。

    1.00-*** 表示情况不太好了,这种情况你必须进行检查了。

    多核CPU - 多车道 - 数字/CPU核数 在0.00-1.00之间正常

    多核CPU的话,满负荷状态的数字为 "1.00 * CPU核数",即双核CPU为2.00,四核CPU为4.00。

    安全的系统平均负载

    一般认为单核负载在0.7以下是安全的,超过0.7就需要进行优化了。

    应该看哪一个数字,1分钟,5分钟还是15分钟?

    一般认为看5分钟和15分钟的比较好,即后面2个数字。

    怎样知道我的CPU是几核呢?

    使用以下命令可以直接获得CPU核心数目

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

    或者使用:

    grep -c 'model name' /proc/cpuinfo
    

    结论

    取得CPU核心数目N,观察后面2个数字,用数字/N,如果得到的值小于0.7即可无忧。

    参考资料

  • 相关阅读:
    [非专业翻译] Mapster
    [非专业翻译] Mapster
    排序之猴子算法
    1309游客统计
    1631低洼地
    1636车牌问题
    1638图形
    这是一篇小短文
    1500【自定义函数】走楼梯
    PHP 之表单提交大数据,数据不完整
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/rollenholt/p/4057603.html
Copyright © 2020-2023  润新知