1 理解Linux系统的“平均负载”

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mb60c8a6c650681 2021-06-16 11:13:32

什么是平均负载

　　我们知道使用top或uptime可以用来了解系统的负载情况。

uptime
2 02:34:03 up 2 days, 20:14,    1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88

02:34:03    // 当前时间
2up 2 days, 20:14   // 系统运行时间
31 user // 正在登录用户数
而最后三个数字，依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载

　　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。

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

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

[root@web-01 ~]# grep 'model name' /proc/cpuinfo
model name : Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz
model name : Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz

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。

　　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？

　　一般，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，再去做分析和调查。

平均负载与 CPU 使用率

　　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？

　　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。
　　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。

安装sysstat
wget http://pagesperso-orange.fr/sebastien.godard/sysstat-12.1.5-1.x86_64.rpm
yum localinstall sysstat-12.1.5-1.x86_64.rpm -y

　　　　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。

场景一：CPU 密集型进程

#在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景
[root@doit ~]# stress --cpu 1  --timeout 600
stress: info: [25975] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

[root@doit ~]# watch -d uptime

Every 2.0s: uptime                                                       Thu Jul 11 17:34:31 2019

 17:34:31 up 33 days,  3:47,  6 users,  load average: 0.80, 0.66, 0.66
#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，

[root@doit ~]# mpstat -P ALL 5
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/11/2019  _x86_64_    (2 CPU)
05:33:34 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
05:33:39 PM  all   50.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   49.80
05:33:39 PM    0  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
05:33:39 PM    1    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80

#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% 。

[root@doit ~]# pidstat -u 5 1
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/11/2019  _x86_64_    (2 CPU)
05:35:13 PM   UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
05:35:18 PM    27      3769    0.00    0.20    0.00    0.00    0.20     0  mysqld
05:35:18 PM     0     25976   99.80    0.00    0.00    0.00   99.80     0  stress
05:35:18 PM     0     26115    0.00    0.20    0.00    0.00    0.20     1  pidstat
#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

[root@doit ~]# stress -i 1 --timeout 600
stress: info: [23627] dispatching hogs: 0 cpu, 1 io, 0 vm, 0 hdd

[root@doit ~]# watch -d uptime
Every 2.0s: uptime                                                       Thu Jul 11 15:50:57 2019
 15:50:57 up 33 days,  2:04,  8 users,  load average: 1.39, 1.09, 1.00

[root@doit ~]# mpstat -P ALL 5
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/11/2019  _x86_64_    (2 CPU)
03:51:20 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
03:51:25 PM  all    0.42    0.00    8.60   25.18    0.00    0.10    0.00    0.00    0.00   65.69
03:51:25 PM    0    0.65    0.00   10.85   51.84    0.00    0.22    0.00    0.00    0.00   36.44
03:51:25 PM    1    0.20    0.00    6.50    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   93.09
# 平均负载的升高是由于 iowait 的升高。


# 哪个进程，导致 iowait 这么高呢？我们还是用 pidstat 来查询：
[root@doit ~]# pidstat -u 5 1
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/11/2019  _x86_64_    (2 CPU)
03:51:44 PM   UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
03:51:49 PM     0        10    0.00    0.20    0.00    0.20    0.20     1  rcu_sched
03:51:49 PM     0      1553    0.00    2.79    0.00    0.00    2.79     1  kworker/1:1H-kblockd
03:51:49 PM     0      1667    0.00    4.19    0.00    0.00    4.19     0  kworker/0:1H-kblockd
03:51:49 PM     0      3086    0.00    0.20    0.00    1.00    0.20     0  haveged
03:51:49 PM     0     24186    0.00    0.20    0.00    0.00    0.20     1  watch
03:51:49 PM     0     24369    0.40   18.16    0.00    8.18   18.56     1  stress
03:51:49 PM     0     24512    0.00    0.20    0.00    0.00    0.20     0  pidstat
# 可以发现，还是 stress 进程导致的。

[root@doit ~]# pidstat -d 5 1
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/11/2019  _x86_64_    (2 CPU)
05:06:14 PM   UID       PID   kB_rd/s   kB_wr/s kB_ccwr/s iodelay  Command
05:06:19 PM     0     25318      0.00      0.00      0.00     347  stress

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@doit ~]# stress -c 8 --timeout 600
stress: info: [25324] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

[root@doit ~]# watch -d uptime
Every 2.0s: uptime                                                       Thu Jul 11 17:24:24 2019
 17:24:24 up 33 days,  3:37,  6 users,  load average: 6.12, 2.83, 1.08
# 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


接着再运行 pidstat 来看一下进程的情况：
[root@doit ~]# pidstat -u 5 1
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/11/2019  _x86_64_    (2 CPU)
05:22:26 PM   UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
05:22:31 PM     0      3104    0.00    0.20    0.00    1.00    0.20     1  qemu-ga
05:22:31 PM    27      3769    0.00    0.20    0.00    0.00    0.20     0  mysqld
05:22:31 PM     0     25325   24.95    0.00    0.00   75.45   24.95     1  stress
05:22:31 PM     0     25326   24.75    0.00    0.00   74.65   24.75     1  stress
05:22:31 PM     0     25327   24.95    0.00    0.00   75.45   24.95     1  stress
05:22:31 PM     0     25328   24.75    0.00    0.00   74.65   24.75     0  stress
05:22:31 PM     0     25329   24.95    0.00    0.00   74.65   24.95     1  stress
05:22:31 PM     0     25330   24.95    0.00    0.00   74.65   24.95     0  stress
05:22:31 PM     0     25331   25.15    0.00    0.00   75.05   25.15     0  stress
05:22:31 PM     0     25332   24.95    0.00    0.00   74.85   24.95     0  stress
05:22:31 PM     0     25345    0.00    0.20    0.00    0.00    0.20     1  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

　　分析完这三个案例，我再来归纳一下平均负载的理解。

　　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。

其他：

　　1.现在大多数CPU有超线程能力，在计算和评估平均负载的时候，CPU的核数是指物理核数，应该是超线程功能的逻辑核数。

　　2.用htop看负载，因为它更直接（在F2配置中勾选所有开关项，打开颜色区分功能），不同的负载会用不同的颜色标识。比如cpu密集型的应用，它的负载颜色是绿色偏高，iowait的操作，它的负载颜色是红色偏高等等，根据这些指标再用htop的sort就很容易定位到有问题的进程。还有个更好用的atop命令，好像是基于sar的统计生成的报告，直接就把有问题的进程标红了，更直观。