如何理解cpu平均负载
uptime
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。比如像下面这样，我在命令行里输入了 uptime 命令，系统也随即给出了结果。
$ uptime
02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88
但我想问的是，你真的知道这里每列输出的含义吗？
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
而最后三个数字呢，依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。
DESCRIPTION
The uptime utility displays the current time, the length of time the sys-
tem has been up, the number of users, and the load average of the system
over the last 1, 5, and 15 minutes.
平均负载？这个词对很多人来说，可能既熟悉又陌生，我们每天的工作中，也都会提到这个词，但你真正理解它背后的含义吗？如果你们团队来了一个实习生，他揪住你不放，你能给他讲清楚什么是平均负载吗？
6 年前，我就遇到过这样的一个场景。公司一个实习生一直追问我，什么是平均负载，我支支吾吾半天，最后也没能解释明白。明明总看到也总会用到，怎么就说不明白呢？后来我静下来想想，其实还是自己的功底不够。
于是，这几年，我遇到问题，特别是基础问题，都会多问自己几个“为什么”，以求能够彻底理解现象背后的本质原理，用起来更灵活，也更有底气。
我猜一定有人会说，平均负载不就是单位时间内的 CPU 使用率吗？上面的 0.63，就代表 CPU 使用率是 63%。其实并不是这样，如果你方便的话，可以通过执行 man uptime 命令，来了解平均负载的详细解释。
DESCRIPTION
The uptime utility displays the current time, the length of time the sys-
tem has been up, the number of users, and the load average of the system
over the last 1, 5, and 15 minutes.
简单来说，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。这里我先解释下，可运行状态和不可中断状态这俩词儿。
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。
D (task_uninterruptible): 不可中断的睡眠状态
D: 不可中断的深度睡眠，一般由IO引起，同步IO在做读或写操作时，cpu不能做其它事情，只能等待，这时进程处于这种状态，如果程序采用异步IO，这种状态应该就很少见到了
与task_interruptible状态类似，进程处于睡眠状态，但是此刻进程是不可中断的。
不可中断，指的并不是CPU不响应外部硬件的中断，而是指进程不响应异步信号。
绝大多数情况下，进程处在睡眠状态时，总是应该能够响应异步信号的。
但是uninterruptible sleep 状态的进程不接受外来的任何信号，因此无法用kill杀掉这些处于D状态的进程，无论是”kill”, “kill -9″还是”kill -15″。
这种情况下，一个可选的方法是reboot。
处于uninterruptible sleep状态的进程通常是在等待IO，比如磁盘IO，网络IO，其他外设IO等。
如果进程正在等待的IO在较长的时间内都没有响应，那么就被ps看到了，同时也就意味着很有可能有IO出了问题，可能是外设本身出了故障，也可能是比如挂载的远程文件系统已经不可访问了。
而task_uninterruptible状态存在的意义就在于，内核的某些处理流程是不能被打断的。
如果响应异步信号，程序的执行流程中就会被插入一段用于处理异步信号的流程（这个插入的流程可能只存在于内核态，也可能延伸到用户态），于是原有的流程就被中断了。
在进程对某些硬件进行操作时（比如进程调用read系统调用对某个设备文件进行读操作，而read系统调用最终执行到对应设备驱动的代码，并与对应的物理设备进行交互）。
可能需要使用task_uninterruptible状态对进程进行保护，以避免进程与设备交互的过程被打断，造成设备陷入不可控的状态。
这种情况下的task_uninterruptible状态总是非常短暂的，通过ps命令基本上不可能捕捉到。
不可中断之睡眠状态的进程不会处理任何信号，而仅在其等待的资源可用或超时时退出（前提是设置了超时时间）。
不可中断之睡眠状态通常和设备驱动等待磁盘或网络 I/O 有关。在内核源码 fs/proc/array.c 中，其文字定义为 "D (disk sleep)", /* 2 */。当进程进入不可中断之睡眠状态时，进程不会处理信号，而是将信号都积累起来，等进程唤醒之后再处理。在 Linux 中，ps 命令使用 D 来标识处于不可中断之睡眠状态的进程
由于处于不可中断之睡眠状态的进程不会处理任何信号，所以 kill -9 也杀不掉它。解决此类进程的办法只有两个:
对于怨妇，你还能怎么办，只能满足它啊：搞定不可中断之睡眠状态进程所等待的资源，使资源可用。
如果满足不了它，那就只能 kill the world——重启系统。
因此，你可以简单理解为，平均负载其实就是平均活跃进程数。平均活跃进程数，直观上的理解就是单位时间内的活跃进程数，但它实际上是活跃进程数的指数衰减平均值。这个“指数衰减平均”的详细含义你不用计较，这只是系统的一种更快速的计算方式，你把它直接当成活跃进程数的平均值也没问题。
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。
平均负载为多少时合理
讲完了什么是平均负载，现在我们再回到最开始的例子，不知道你能否判断出，在 uptime 命令的结果里，那三个时间段的平均负载数，多大的时候能说明系统负载高？或是多小的时候就能说明系统负载很低呢？
$ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
有了 CPU 个数，我们就可以判断出，当平均负载比 CPU 个数还大的时候，系统已经出现了过载。
不过，且慢，新的问题又来了。我们在例子中可以看到，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。
- 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。
那么，在实际生产环境中，平均负载多高时，需要我们重点关注呢？
在我看来，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
现实工作中，我们经常容易把平均负载和 CPU 使用率混淆，所以在这里，我也做一个区分。
可能你会疑惑，既然平均负载代表的是活跃进程数，那平均负载高了，不就意味着 CPU 使用率高吗？
我们还是要回到平均负载的含义上来，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
下面，我们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。
下面的案例都是基于 Ubuntu 18.04，当然，同样适用于其他 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示。机器配置：2 CPU，8GB 内存。预先安装 stress 和 sysstat 包，如 apt install stress sysstat。
在这里，我先简单介绍一下 stress 和 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。
而 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。
此外，每个场景都需要你开三个终端，登录到同一台 Linux 机器中。
另外要注意，下面的所有命令，我们都是默认以 root 用户运行。所以，如果你是用普通用户登陆的系统，一定要先运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。
如果上面的要求都已经完成了，你可以先用 uptime 命令，看一下测试前的平均负载情况：
$ uptime
..., load average: 0.11, 0.15, 0.09
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
从这里可以明显看到，stress 进程的 CPU 使用率为 100%。
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
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：
$ 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
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。
