什么平均负载

简单来说,平均负载是指单位时间内,系统处于 可运行状态不可中断状态 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。

因此,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

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 即可查看,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。正常平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候,就属于负载过高。

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,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。

平均负载测试

以下场景在 Ubuntu 16.04 版本下进行测试,配置为:2 核 4 G,每个场景都需要你开三个终端

stress 是一个 Linux 系统压力测试工具,用于异常进程模拟平均负载升高的场景

Ubuntu 安装

apt-get install stress

sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能,其中包含以下命令

  • mpstat 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 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

Ubuntu 安装

apt-get install sysstat

场景一:CPU 密集型进程

第一个终端输入

stress --cpu 1 --timeout 600 #模拟一个 CPU 使用率 100%

第二个终端输入

watch -d uptime #监测系统运行时间 -d 表示高亮显示变化的区域

第三个终端输入

mpstat -P ALL 5 #-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

pidstat -u 5 1 #间隔 5 秒后输出一组数据

结果

Linux 4.4.0-142-generic (10-53-166-171)     06/26/2019     _x86_64_    (2 CPU)

10:24:14 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
10:24:19 PM   113      4606    0.20    0.00    0.00    0.20     0  beam.smp
10:24:19 PM  1000     15703  100.00    0.00    0.00  100.00     1  stress
10:24:19 PM  1000     15789    0.20    0.00    0.00    0.20     0  watch

场景二:I/O 密集型进程

第一个终端输入

stress -i 1 --timeout 600 #模拟 I/O 压力

第二个终端输入

watch -d uptime #监测系统运行时间 -d 表示高亮显示变化的区域

第三个终端输入

mpstat -P ALL 5 #-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

pidstat -u 5 1 #间隔 5 秒后输出一组数据

结果

Linux 4.4.0-142-generic (10-53-166-171)     06/26/2019     _x86_64_    (2 CPU)

10:28:28 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
10:28:33 PM   113      4606    0.40    0.00    0.00    0.40     0  beam.smp
10:28:33 PM  1000     16182    0.20  100.00    0.00  100.20     1  stress
10:28:33 PM  1000     16185    0.00    0.20    0.00    0.20     0  watch
10:28:33 PM  1000     16495    0.00    0.20    0.00    0.20     0  pidstat

场景三:大量进程的场景

第一个终端输入

stress -c 8 --timeout 600 #模拟 8 个进程

第二个终端输入

watch -d uptime #监测系统运行时间 -d 表示高亮显示变化的区域

第三个终端输入

mpstat -P ALL 5 #-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

pidstat -u 5 1 #间隔 5 秒后输出一组数据

结果

Linux 4.4.0-142-generic (10-53-166-171)     06/26/2019     _x86_64_    (2 CPU)

10:30:59 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
10:31:04 PM   113      4606    0.20    0.00    0.00    0.20     0  beam.smp
10:31:04 PM  1000     16825   24.90    0.00    0.00   24.90     1  stress
10:31:04 PM  1000     16826   24.70    0.00    0.00   24.70     0  stress
10:31:04 PM  1000     16827   24.70    0.00    0.00   24.70     1  stress
10:31:04 PM  1000     16828   24.70    0.00    0.00   24.70     1  stress
10:31:04 PM  1000     16829   24.70    0.00    0.00   24.70     1  stress
10:31:04 PM  1000     16830   24.90    0.00    0.00   24.90     0  stress
10:31:04 PM  1000     16831   24.70    0.00    0.00   24.70     0  stress
10:31:04 PM  1000     16832   24.70    0.00    0.00   24.70     0  stress
10:31:04 PM  1000     16884    0.20    0.00    0.00    0.20     0  pidstat
Nick            上次更新 2019-06-29 11:27:01

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