序言
平均负载表示了对CPU 资源的需求，通过汇总正在运行的线程数（使用率）和正在排队等待运行的线程数（饱和度）计算得出。计算平均负载的一个新方法是把使用率加上线程调度器延时得出，而不是去取样队列长度，从而提高精度。
这个值的意义为，平均负载大于CPU 数量表示CPU 不足以服务线程，有些线程在等待。如果平均负载小于CPU 数量，这（很可能）代表还有一些余量，线程可以在它们想要的时候在CPU 上运行。
Uptime
在了解平均负载前我们先来了解下uptime命令，当我们Android系统运行慢的时候，uptime会是我们首先运行的命令：
whyred:/ # uptime
18:12:13 up 4 days, 22:14, 0 users, load average: 6.36, 6.36, 5.62
- 18:12:13 - 当前时间
- up 4 days, 22:14 - 系统运行时间
- 0 users - 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）。
Linux平均负载
Linux 平均负载Linux 目前把在不可中断状态执行磁盘I/O 的任务也计入了平均负载。这意味着平均负载再也不能单用来表示CPU 余量或者饱和度，因为不能单从这个值推断出CPU 或者磁盘负载。由于负载可能会在CPU 和磁盘之间不断变化，比较这三个平均负载数值也变得困难了。另外一种包含其他资源负载的方法是为每一种类型的资源分别使用不同的平均负载。
在Linux 上最好通过一些其他的指标了解CPU 负载，例如vmstat(1)和mpstat(1)提供的一些数据。
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。
- 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：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。
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？
我们知道，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，比如：
whyred:/ # grep 'processor' /proc/cpuinfo | wc -l
8
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，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。
- 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。
- 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。
平均负载与 CPU 使用率
表弟：漫话性能：CPU使用率zhuanlan.zhihu.com
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
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；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
stress --cpu 1 --timeout 600
- watch
接着，在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
watch -d uptime
最后，在第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
- mpstat
mpstat -P ALL 5
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% 。
- pidstat
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：
pidstat -u 5 1
从这里可以明显看到，stress 进程的 CPU 使用率为 100%。
I/O 密集型进程
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；
- stress
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
- watch
- mpstat
1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.27，其中一个 CPU 的系统 CPU 使用率升高到了 22.95，而 iowait 高达 29.26。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：
大量进程的场景
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。
- stress
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
- watch
- mpstat
从mpstat的输出看，8个核心都跑满了。
- pidstat
小结
分析完这三个案例，我们再来复习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。
