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6.7 KiB
Bash
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## 什么平均负载
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简单来说，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。
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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。
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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。
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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
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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
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被打断了，就容易出现磁盘数据与进程数据不一致的问题。
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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。
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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
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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
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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
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它直接当成活跃进程数的平均值也没问题。
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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?
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- 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。
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- 在 4 个 CPU 的系统上，意味着 CPU 有 50% 的空闲。
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- 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。
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## 平均负载为多少时合理
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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: `grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l` 即可查看，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。正常平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候，就属于负载过高。
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## 平均负载与 CPU 使用率
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现实工作中，我们经常容易把平均负载和 CPU 使用率混淆，__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：
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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；
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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；
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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。
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## 平均负载测试
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以下场景在 Ubuntu 16.04 版本下进行测试，配置为：2 核 4 G，每个场景都需要你开三个终端
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#### stress 是一个 Linux 系统压力测试工具，用于异常进程模拟平均负载升高的场景
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__ Ubuntu 安装__
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apt-get install stress
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```
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#### sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具，用来监控和分析系统的性能，其中包含以下命令
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- `mpstat` 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
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- `pidstat` 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
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__ Ubuntu 安装__
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```
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apt-get install sysstat
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```
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#### 场景一：CPU 密集型进程
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第一个终端输入
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stress --cpu 1 --timeout 600 #模拟一个 CPU 使用率 100%
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```
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第二个终端输入
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watch -d uptime #监测系统运行时间 -d 表示高亮显示变化的区域
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第三个终端输入
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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
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pidstat -u 5 1 #间隔 5 秒后输出一组数据
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```
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结果
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Linux 4.4.0-142-generic (10-53-166-171) 06/26/2019 _x86_64_ (2 CPU)
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10:24:14 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
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10:24:19 PM 113 4606 0.20 0.00 0.00 0.20 0 beam.smp
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10:24:19 PM 1000 15703 100.00 0.00 0.00 100.00 1 stress
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10:24:19 PM 1000 15789 0.20 0.00 0.00 0.20 0 watch
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```
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#### 场景二：I/O 密集型进程
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第一个终端输入
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stress -i 1 --timeout 600 #模拟 I/O 压力
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```
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第二个终端输入
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```
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watch -d uptime #监测系统运行时间 -d 表示高亮显示变化的区域
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```
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第三个终端输入
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```
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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
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pidstat -u 5 1 #间隔 5 秒后输出一组数据
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```
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结果
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```
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Linux 4.4.0-142-generic (10-53-166-171) 06/26/2019 _x86_64_ (2 CPU)
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10:28:28 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
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10:28:33 PM 113 4606 0.40 0.00 0.00 0.40 0 beam.smp
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10:28:33 PM 1000 16182 0.20 100.00 0.00 100.20 1 stress
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10:28:33 PM 1000 16185 0.00 0.20 0.00 0.20 0 watch
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10:28:33 PM 1000 16495 0.00 0.20 0.00 0.20 0 pidstat
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```
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#### 场景三：大量进程的场景
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第一个终端输入
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stress -c 8 --timeout 600 #模拟 8 个进程
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第二个终端输入
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watch -d uptime #监测系统运行时间 -d 表示高亮显示变化的区域
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```
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第三个终端输入
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```
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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
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pidstat -u 5 1 #间隔 5 秒后输出一组数据
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```
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结果
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```
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Linux 4.4.0-142-generic (10-53-166-171) 06/26/2019 _x86_64_ (2 CPU)
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10:30:59 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
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10:31:04 PM 113 4606 0.20 0.00 0.00 0.20 0 beam.smp
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10:31:04 PM 1000 16825 24.90 0.00 0.00 24.90 1 stress
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10:31:04 PM 1000 16826 24.70 0.00 0.00 24.70 0 stress
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10:31:04 PM 1000 16827 24.70 0.00 0.00 24.70 1 stress
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10:31:04 PM 1000 16828 24.70 0.00 0.00 24.70 1 stress
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10:31:04 PM 1000 16829 24.70 0.00 0.00 24.70 1 stress
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10:31:04 PM 1000 16830 24.90 0.00 0.00 24.90 0 stress
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10:31:04 PM 1000 16831 24.70 0.00 0.00 24.70 0 stress
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10:31:04 PM 1000 16832 24.70 0.00 0.00 24.70 0 stress
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10:31:04 PM 1000 16884 0.20 0.00 0.00 0.20 0 pidstat
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