linux cpu平均负载,关于linux系统CPU篇--->平均负载

1.什么是平均负载?(load average)

平均负载是指单位时间内平均活跃进程数，包括可运行状态的进程数，以及不可中断状态的进程(如等待IO,等待硬件设备响应)

2.如何查看平均负载？

使用top,uptime查看，分别显示过去1分钟，5分钟，15分钟的平均负载

3.平均负载的性能指标？

(1).平均负载等于逻辑CPU个数，说明每个CPU都被充分利用

(2).当平均负载超过CPU个数70%，说明负载比较高

(3).如果1分钟，5分钟，15分钟的负载相差不大，或者基本相同，说明系统负载很平稳

(4).如果1分钟负载远大于15分钟，说明系统负载在逐渐升高

(5).如果1分钟负载远小于15分钟，说明系统负载在逐渐降低

4.平均负载高的场景？

(1).CPU密集型进程，导致平均负载和CPU使用率比较高

(2).IO密集型进程，等待IO会导致平均负载升高，但是CPU使用率不一定高

(3).等待CPU的进程调度也会导致平均负载升高，此时CPU使用率也高

(4).使用mpstat,pidstat可以分析负载来源

5.案例演示：

(1).案例准备：

1.Linux环境，ubantu 18.04，机器配置：2cpu,8GB内存，预先安装stress和sysstat，如 apt install stress sysstat

stress是linux系统的压力测试工具，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

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,IO以及上下文切换等性能指标。

此外，每个场景都需要你开三个终端，登录到同一台linux机器中

如果上面的要求都完成了，可以先用uptime 命令，看一下测试前的平均负载情况：

uptime

load average: 0.11, 0.15, 0.09

1.场景1：CPU密集型进程

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 --cpu 1 --timeout 600

接着，在第二个终端运行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

$ watch -d uptime

load average: 1.00, 0.75, 0.39

最后，在第三个终端运行mpstat查看cpu使用率的变化情况：

# -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

$ mpstat -P ALL 5

Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)

13:30:06 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle

13:30:11 all 50.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 49.95

13:30:11 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00

13:30:11 1 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

在终端2中可以看到1分钟的平均负载会慢慢增加到1，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%。

那么，到底是哪个进程导致了CPU使用率为100%呢？可以用pidstat 来查询：

# 间隔 5 秒后输出一组数据

$ pidstat -u 5 1

13:37:07 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command

13:37:12 0 2962 100.00 0.00 0.00 0.00 100.00 1 stress

从这里可以看出，stress进程的CPU使用率为100%。

2.场景二：I/O密集型进程：

首先还是运行stress命令，但这次模拟IO压力，即不停的执行sync：

stress -i 1 --timeout 600

还是在第二个终端运行uptime查看平均负载的变化情况：

watch -d uptime

load average: 1.06, 0.58, 0.37

然后，在第三个终端运行mpstat查看CPU使用率的变化情况：

# 显示所有 CPU 的指标，并在间隔 5 秒输出一组数据

$ mpstat -P ALL 5 1

Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)

13:41:28 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle

13:41:33 all 0.21 0.00 12.07 32.67 0.00 0.21 0.00 0.00 0.00 54.84

13:41:33 0 0.43 0.00 23.87 67.53 0.00 0.43 0.00 0.00 0.00 7.74

13:41:33 1 0.00 0.00 0.81 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 98.99

从这里可以看出，1分钟的平均负载会慢慢增加到1.06，其中一个cpu的系统CPU使用率升高到了23.87，而iowait高达67.53%。这说明，平均负载的升高

正是由于iowait的升高。

那么，到底是哪个进程导致了iowait的升高呢？我们还是用pidstat来查询：

# 间隔 5 秒后输出一组数据，-u 表示 CPU 指标

$ pidstat -u 5 1

Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)

13:42:08 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command

13:42:13 0 104 0.00 3.39 0.00 0.00 3.39 1 kworker/1:1H

13:42:13 0 109 0.00 0.40 0.00 0.00 0.40 0 kworker/0:1H

13:42:13 0 2997 2.00 35.53 0.00 3.99 37.52 1 stress

13:42:13 0 3057 0.00 0.40 0.00 0.00 0.40 0 pidstat

可以发现，还是stress进程导致的。

3.场景三：大量进程的场景：

当系统中运行进程超出CPU运算能力时，就会出现等待CPU的进程。

比如，我们还是使用stress,但这次是模拟的8个进程：

stress -c 8 --timeout 600

由于系统只有2个CPU,明显比8个进程少得多，因而，系统的CPU处于严重过载状态，平均负载高达7.97:

uptime

..., load average: 7.97, 5.93, 3.02

接着再运行pidstat来看一下进程的情况：

# 间隔 5 秒后输出一组数据

$ pidstat -u 5 1

14:23:25 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command

14:23:30 0 3190 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 0 stress

14:23:30 0 3191 25.00 0.00 0.00 75.20 25.00 0 stress

14:23:30 0 3192 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 1 stress

14:23:30 0 3193 25.00 0.00 0.00 75.00 25.00 1 stress

14:23:30 0 3194 24.80 0.00 0.00 74.60 24.80 0 stress

14:23:30 0 3195 24.80 0.00 0.00 75.00 24.80 0 stress

14:23:30 0 3196 24.80 0.00 0.00 74.60 24.80 1 stress

14:23:30 0 3197 24.80 0.00 0.00 74.80 24.80 1 stress

14:23:30 0 3200 0.00 0.20 0.00 0.20 0.20 0 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。