linux之平均负载与cpu的关系

　　在学习linux时我们先认识一下平均负载。

　　什么是平均负载呢？

　　

 　　最后一行load average，这三个值代表的则是过去1、5、15分钟的平均负载

　　

那到底什么是平均负载呢？

　　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。

　　那可运行状态和不可中断状态是啥东西呢？

　　　　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。

　比如当一个进程想磁盘读写数据时，为了保证数据的一致性，在得到磁盘回复前，他是不能被其他进程中断或者打断的，这个时候的进程就属于不可中断状态，如何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，所以不可中断是对系统、进程、和硬件的保护措施

·　　最终，可以理解为，平均负载就是平均活跃进程数

　　那么平均负载在多少时比较合理呢？

　　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：

 

 　　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，新的问题又来了。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。打个比方，就像初秋时北京的天气，如果只看中午的温度，你可能以为还在 7 月份的大夏天呢。但如果你结合了早上、中午、晚上三个时间点的温度来看，基本就可以全方位了解这一天的天气情况了。同样的，前面说到的 CPU 的三个负载时间段也是这个道理。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。这里我再举个例子，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？在我看来，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，你再去做分析和调查。

平均负载与 CPU 使用率

　　那平均负载跟cpu使用率到底有什么关系呢？

　　　　我们先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，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。