平均负载案例分析
我的案例运行在CentOS 7.6.1810，内核是3.10.0-957.el7.x86_64。
grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l可以看到CPU个数为4，free -h可以看到内存是15G。
需要参考《CentOS 7.6使用yum安装stress，源码安装stress-ng 0.15.06，源码安装sysstat 12.7.2》安装软件。
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。
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。
每个案例都需要打开三个终端，我分别起名A、B和C，在命令行中以#开头的内容是注释，在每个命令执行时就使用#开头的注释做好终端标注，比如ls # A就代表在A终端执行ls命令，而pwd # B表示在B终端执行pwd。
场景一：CPU 密集型进程
在A终端执行uptime # A看一下当前的平均负载。
stress --cpu 1 --timeout 600 &> output.log & # A在A终端上执行这条命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景，注意这里使用&在后台运行了。
watch -d uptime # B在B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。
mpstat -P ALL 5 # C在C终端查看CPU使用率的变化情况。
从B终端中可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 0.08，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 -u 5 1 # A在A终端运行查看使用进程的CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
在A执行pidstat -u 5 1 # A之后可以明显看到，stress进程的 CPU 使用率为 99.80%。
kill -9 19425 # A把19425进程给杀掉。
场景二：I/O 密集型进程
在A终端执行uptime # A看一下当前的平均负载。
stress-ng -i 1 --hdd 1 --timeout 600 &> output.log & # A在A终端后台中模拟大量读写动作。
watch -d uptime # B在B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。
mpstat -P ALL 5 # C在C终端查看CPU使用率的变化情况。
从这里可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 2.37，其中一个 CPU 的系统 CPU 使用率升高到 3.61%，而iowait高达 50.70%。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 -u 5 1 # A在A终端运行查看使用进程的CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
可以看出，stress-ng-hdd进程导致iowait升高。
kill -9 21575把21575进程给杀掉。
场景三：大量进程的场景
在A终端执行uptime # A看一下当前的平均负载。
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。
stress -c 16 --timeout 600 &> output.log & # A模拟的是 16 个进程，只有4个CPU，故而有等待的进程。
watch -d uptime # B在B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，可以看到平均负载一下子就从4.87升到了10.29。
mpstat -P ALL 5 # C在C终端查看CPU使用率的变化情况。
pidstat -u 5 1 # A在A终端运行查看使用进程的CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
可以看出，16个进程在争抢 4 个 CPU，每个进程等待 CPU 的时间（也就是图片中的 %wait 列）高达 75%。这些超出 CPU 计算能力的进程，最终导致 CPU 过载。
kill -9 24620 24621 24622 24623 24624 24625 24626 24627 24628 24629 24630 24631 24632 24633 24634 24635在A终端中执行，可以把16个进程杀掉。
分析完这三个案例，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。
此文章为9月Day 22学习笔记，内容来源于极客时间《Linux 性能优化实战》