一、对CPU密集型进程进行模拟，具体如下：
第一个终端
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
第二个终端
运行 uptime 查看系统平均负载情况，watch -d 参数表示高亮显示变化的区域：watch -d uptime
1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1以上。
第三个终端
运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：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）
仅有一个 CPU 的使用率接近 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%。
二、分析具体导致CPU使用率这么高的进程
通过模拟，我们知道导致CPU使用率这么高的进程就是stress，但是在实际生产中就得通过pidstat工具进行查询了。下面就利用该工具进行查询过程的解析：
首先简述下pidstat的选项功能：
# pidstat [ 选项 ] [ <时间间隔> ] [ <次数> ]
# -u：默认的参数，显示各个进程的cpu使用统计
# -r：显示各个进程的内存使用统计
# -d：显示各个进程的IO使用情况
# -p：指定进程号
# -w：显示每个进程的上下文切换情况
# -t：显示选择任务的线程的统计信息外的额外信息
详细功能通过man pidstat可以查阅：
本案例中使用pidstat 5 1
通过上图可以分析出CPU使用%98以上的是pid=5870的命令stress。
综合上述，通过sysstat工具集，可以明确分析出CPU密集型进程导致CPU平均负载率处于高水位线的“罪魁祸首”。 同理操作可以分析出其他类型导致CPU平均负载率高的进程。如下模拟大量进程导致的CPU平均负载率过高：
首先查看CPU个数：lscpu
第一个终端：stress -c 8 --timeout 600
第二个终端：watch -d uptime
第三个终端：pidstat -u 5 1
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。
