Linux load average负载量分析与解决思路

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一、load average

top命令中load average显示的是最近1分钟、5分钟和15分钟的系统平均负载。系统平均负载表示

　　系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中(在CPU上运行或者等待运行多少进程)的平均进程数。如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中：

　　- 它没有在等待I/O操作的结果

　　- 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用’wait’)

　　- 没有被停止(例如：等待终止)

　　Update：在Linux中，进程分为三种状态，一种是阻塞的进程blocked process，一种是可运行的进程runnable process，另外就是正在运行的进程running process。当进程阻塞时，进程会等待I/O设备的数据或者系统调用。

　　进程可运行状态时，它处在一个运行队列run queue中，与其他可运行进程争夺CPU时间。系统的load是指正在运行running one和准备好运行runnable one的进程的总数。比如现在系统有2个正在运行的进程，3个可运行进程，那么系统的load就是5。load average就是一定时间内的load数量。

　　一般来说只要每个CPU的当前活动进程数不大于3那么系统的性能就是良好的，如果每个CPU的任务数大于5，那么就表示这台机器的性能有严重问题。对于上面的例子来说，假设系统有两个CPU，那么其每个CPU的当前任务数为：8.13/2=4.065。这表示该系统的性能是可以接受的。

　　在Linux系统中，uptime、w、top等命令都会有系统平均负载load average的输出

　　load average: 0.09, 0.05, 0.01

　　很多人会这样理解负载均值：三个数分别代表不同时间段的系统平均负载(一分钟、五分钟、以及十五分钟)，它们的数字当然是越小越好。数字越高，说明服务器的负载越大，这也可能是服务器出现某种问题的信号。

　　而事实不完全如此，是什么因素构成了负载均值的大小，以及如何区分它们目前的状况是 “好”还是“糟糕”?什么时候应该注意哪些不正常的数值?

　　回答这些问题之前，首先需要了解下这些数值背后的些知识。我们先用最简单的例子说明，一台只配备一块单核处理器的服务器。

　　行车过桥

　　一只单核的处理器可以形象得比喻成一条单车道。设想下，你现在需要收取这条道路的过桥费 — 忙于处理那些将要过桥的车辆。你首先当然需要了解些信息，例如车辆的载重、以及还有多少车辆正在等待过桥。如果前面没有车辆在等待，那么你可以告诉后面的司机通过。如果车辆众多，那么需要告知他们可能需要稍等一会。

　　因此，需要些特定的代号表示目前的车流情况，例如：

　　0.00 表示目前桥面上没有任何的车流。实际上这种情况与 0.00 和 1.00 之间是相同的，总而言之很通畅，过往的车辆可以丝毫不用等待的通过。

　　1.00 表示刚好是在这座桥的承受范围内。这种情况不算糟糕，只是车流会有些堵，不过这种情况可能会造成交通越来越慢。

　　超过 1.00，那么说明这座桥已经超出负荷，交通严重的拥堵。那么情况有多糟糕? 例如 2.00 的情况说明车流已经超出了桥所能承受的一倍，那么将有多余过桥一倍的车辆正在焦急的等待。3.00 的话情况就更不妙了，说明这座桥基本上已经快承受不了，还有超出桥负载两倍多的车辆正在等待。

　　上面的情况和处理器的负载情况非常相似。一辆汽车的过桥时间就好比是处理器处理某线程的实际时间。Unix 系统定义的进程运行时长为所有处理器内核的处理时间加上线程在队列中等待的时间。

　　和收过桥费的管理员一样，你当然希望你的汽车(操作)不会被焦急的等待。所以，理想状态下，都希望负载平均值小于 1.00 。当然不排除部分峰值会超过 1.00，但长此以往保持这个状态，就说明会有问题，这时候你应该会很焦急。

　　“所以你说的理想负荷为 1.00 ?”

　　嗯，这种情况其实并不完全正确。负荷 1.00 说明系统已经没有剩余的资源了。在实际情况中，有经验的系统管理员都会将这条线划在 0.70：

　　“需要进行调查法则”：如果长期你的系统负载在 0.70 上下，那么你需要在事情变得更糟糕之前，花些时间了解其原因。

　　“现在就要修复法则”：1.00 。如果你的服务器系统负载长期徘徊于 1.00，那么就应该马上解决这个问题。否则，你将半夜接到你上司的电话，这可不是件令人愉快的事情。

　　“凌晨三点半锻炼身体法则”：5.00。如果你的服务器负载超过了 5.00 这个数字，那么你将失去你的睡眠，还得在会议中说明这情况发生的原因，总之千万不要让它发生。

　　那么多个处理器呢?我的均值是 3.00，但是系统运行正常!

　　哇喔，你有四个处理器的主机?那么它的负载均值在 3.00 是很正常的。

　　在多处理器系统中，负载均值是基于内核的数量决定的。以 100% 负载计算，1.00 表示单个处理器，而 2.00 则说明有两个双处理器，那么 4.00 就说明主机具有四个处理器。

　　回到我们上面有关车辆过桥的比喻。1.00 我说过是“一条单车道的道路”。那么在单车道 1.00 情况中，说明这桥梁已经被车塞满了。而在双处理器系统中，这意味着多出了一倍的负载，也就是说还有 50% 的剩余系统资源 — 因为还有另外条车道可以通行。

　　所以，单处理器已经在负载的情况下，双处理器的负载满额的情况是 2.00，它还有一倍的资源可以利用。

　　多核与多处理器

　　先脱离下主题，我们来讨论下多核心处理器与多处理器的区别。从性能的角度上理解，一台主机拥有多核心的处理器与另台拥有同样数目的处理性能基本上可以认为是相差无几。当然实际情况会复杂得多，不同数量的缓存、处理器的频率等因素都可能造成性能的差异。

　　但即便这些因素造成的实际性能稍有不同，其实系统还是以处理器的核心数量计算负载均值。这使我们有了两个新的法则：

　　“有多少核心即为有多少负荷”法则：在多核处理中，你的系统均值不应该高于处理器核心的总数量。

　　“核心的核心”法则：核心分布在分别几个单个物理处理中并不重要，其实两颗四核的处理器等于四个双核处理器等于八个单处理器。所以，它应该有八个处理器内核。

　　审视我们自己

　　让我们再来看看 uptime 的输出

　　~ $ uptime

　　23:05 up 14 days, 6:08, 7 users, load averages: 0.65 0.42 0.36

　　这是个双核处理器，从结果也说明有很多的空闲资源。实际情况是即便它的峰值会到 1.7，我也从来没有考虑过它的负载问题。

　　那么，怎么会有三个数字的确让人困扰。我们知道，0.65、0.42、0.36 分别说明上一分钟、最后五分钟以及最后十五分钟的系统负载均值。那么这又带来了一个问题：

　　我们以哪个数字为准?一分钟?五分钟?还是十五分钟?

　　其实对于这些数字我们已经谈论了很多，我认为你应该着眼于五分钟或者十五分钟的平均数值。坦白讲，如果前一分钟的负载情况是 1.00，那么仍可以说明认定服务器情况还是正常的。但是如果十五分钟的数值仍然保持在 1.00，那么就值得注意了(根据我的经验，这时候你应该增加的处理器数量了)。

　　那么我如何得知我的系统装备了多少核心的处理器?

　　在 Linux 下，可以使用

　　cat /proc/cpuinfo

　　获取你系统上的每个处理器的信息。如果你只想得到数字，那么就使用下面的命令：

　　grep ‘model name’ /proc/cpuinfo | wc -l

二、top

转载至linux top命令详解

在理解了load average各个值的含义后，可以用top命令来了解系统的整理状态，关注重量变量的时刻变化。为此还需了解以下这些变量。

下面详细介绍它的使用方法。
top - 01:06:48 up  1:22,  1 user,  load average: 0.06, 0.60,  0.48
Tasks:  29 total,   1 running,  28 sleeping,   0 stopped,   0  zombie
Cpu(s):  0.3% us,  1.0% sy,  0.0% ni, 98.7% id,  0.0% wa,  0.0%  hi,  0.0% si
Mem:    191272k total,   173656k used,    17616k free,    22052k  buffers
Swap:   192772k total,        0k used,   192772k free,   123988k  cached
            
PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM     TIME+  COMMAND
1379 root      16   0  7976 2456 1980 S  0.7  1.3   0:11.03  sshd
14704 root      16   0  2128  980  796 R  0.7  0.5   0:02.72 top
1 root      16   0  1992  632  544 S  0.0  0.3   0:00.90 init
2 root       34  19     0    0    0 S  0.0  0.0   0:00.00 ksoftirqd/0
3 root       RT   0     0    0    0 S  0.0  0.0   0:00.00  watchdog/0

统计信息区前五行是系统整体的统计信息。第一行是任务队列信息，同 uptime  命令的执行结果。其内容如下：
01:06:48	                当前时间
up  1:22	                系统运行时间，格式为时:分
1   user	                当前登录用户数
load average: 0.06, 0.60, 0.48	系统负载，即任务队列的平均长度。
   三个数值分别为  1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。

第二、三行为进程和CPU的信息。当有多个CPU时，这些内容可能会超过两行。内容如下：
Tasks: 29 total	进程总数
1 running	正在运行的进程数
28 sleeping	睡眠的进程数
0 stopped	停止的进程数
0 zombie	僵尸进程数
Cpu(s): 0.3% us	用户空间占用CPU百分比
1.0% sy	        内核空间占用CPU百分比
0.0% ni	        用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比
98.7% id	空闲CPU百分比
0.0% wa	        等待输入输出的CPU时间百分比
0.0% hi	
0.0% si	

最后两行为内存信息。内容如下：
Mem: 191272k total	物理内存总量
173656k used	        使用的物理内存总量
17616k free	        空闲内存总量
22052k buffers	        用作内核缓存的内存量
Swap: 192772k total	交换区总量
0k used	                使用的交换区总量
192772k free	        空闲交换区总量
123988k cached	        缓冲的交换区总量。
            内存中的内容被换出到交换区，而后又被换入到内存，但使用过的交换区尚未被覆盖，
            该数值即为这些内容已存在于内存中的交换区的大小。
            相应的内存再次被换出时可不必再对交换区写入。

进程信息区统计信息区域的下方显示了各个进程的详细信息。首先来认识一下各列的含义。
列名	含义
PID	进程id
PPID	父进程id
RUSER	Real user name
UID	进程所有者的用户id
USER	进程所有者的用户名
GROUP	进程所有者的组名
TTY	启动进程的终端名。不是从终端启动的进程则显示为 ?
PR	优先级
NI	nice值。负值表示高优先级，正值表示低优先级
P	最后使用的CPU，仅在多CPU环境下有意义
%CPU	上次更新到现在的CPU时间占用百分比
TIME	进程使用的CPU时间总计，单位秒
TIME+	进程使用的CPU时间总计，单位1/100秒
%MEM	进程使用的物理内存百分比
VIRT	进程使用的虚拟内存总量，单位kb。VIRT=SWAP+RES
SWAP	进程使用的虚拟内存中，被换出的大小，单位kb。
RES	进程使用的、未被换出的物理内存大小，单位kb。RES=CODE+DATA
CODE	可执行代码占用的物理内存大小，单位kb
DATA	可执行代码以外的部分(数据段+栈)占用的物理内存大小，单位kb
SHR	共享内存大小，单位kb
nFLT	页面错误次数
nDRT	最后一次写入到现在，被修改过的页面数。
S	进程状态。
            D=不可中断的睡眠状态
            R=运行
            S=睡眠
            T=跟踪/停止
            Z=僵尸进程
COMMAND	命令名/命令行
WCHAN	若该进程在睡眠，则显示睡眠中的系统函数名
Flags	任务标志，参考 sched.h

三、调试

转载至linux load average 解析

在查看了top命令所显示的状态后，需要依据其来做优化，但top命令显示的只是表象，所以我们可以通过iostat或者vmstat命令进一步的观察。

3.1：查看系统负载vmstat

vmstat
	procs -------memory-------- ----swap-- -----io---- --system-- ----cpu----
	r b   swpd   free buff  cache  si so    bi bo      in cs      us sy id wa
	0 0   100152 2436 97200 289740 0  1     34 45      99  33     0  0  99 0

procs

r 列表示运行和等待cpu时间片的进程数，如果长期大于1，说明cpu不足，需要增加cpu。

b 列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。

cpu 表示cpu的使用状态
us 列显示了用户方式下所花费 CPU 时间的百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%，需要考虑优化用户的程序。
sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%，如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
wa 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%，如果wa超过30%，说明IO等待严重，这可能是磁盘大量随机访问造成的，也可能磁盘或者磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。
id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比

system 显示采集间隔内发生的中断数
in 列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。
cs列表示每秒产生的上下文切换次数，如当 cs 比磁盘 I/O 和网络信息包速率高得多，都应进行进一步调查。

memory
swpd 切换到内存交换区的内存数量(k表示)。如果swpd的值不为0，或者比较大，比如超过了100m，只要si、so的值长期为0，系统性能还是正常
free 当前的空闲页面列表中内存数量(k表示)
buff 作为buffer cache的内存数量，一般对块设备的读写才需要缓冲。
cache: 作为page cache的内存数量，一般作为文件系统的cache，如果cache较大，说明用到cache的文件较多，如果此时IO中bi比较小，说明文件系统效率比较好。

swap
si 由内存进入内存交换区数量。
so由内存交换区进入内存数量。

IO
bi 从块设备读入数据的总量（读磁盘）（每秒kb）。
bo 块设备写入数据的总量（写磁盘）（每秒kb）
这里我们设置的bi+bo参考值为1000，如果超过1000，而且wa值较大应该考虑均衡磁盘负载，可以结合iostat输出来分析。
3.2：查看磁盘负载iostat
每隔2秒统计一次磁盘IO信息，直到按Ctrl+C终止程序，-d 选项表示统计磁盘信息， -k 表示以每秒KB的形式显示，-t 要求打印出时间信息，2 表示每隔 2 秒输出一次。第一次输出的磁盘IO负载状况提供了关于自从系统启动以来的统计信息。随后的每一次输出则是每个间隔之间的平均IO负载状况。
# iostat -x 1 10
Linux 2.6.18-92.el5xen 02/03/2009
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
1.10 0.00 4.82 39.54 0.07 54.46
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 0.00 3.50 0.40 2.50 5.60 48.00 18.48 0.00 0.97 0.97 0.28
sdb 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sdc 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sdd 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sde 0.00 0.10 0.30 0.20 2.40 2.40 9.60 0.00 1.60 1.60 0.08
sdf 17.40 0.50 102.00 0.20 12095.20 5.60 118.40 0.70 6.81 2.09 21.36
sdg 232.40 1.90 379.70 0.50 76451.20 19.20 201.13 4.94 13.78 2.45 93.16
rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 delta(rmerge)/s
wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目。即 delta(wmerge)/s
r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 delta(rio)/s
w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 delta(wio)/s
rsec/s: 每秒读扇区数。即 delta(rsect)/s
wsec/s: 每秒写扇区数。即 delta(wsect)/s
rkB/s: 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。(需要计算)
wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。(需要计算)
avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
avgqu-sz: 平均I/O队列长度。即 delta(aveq)/s/1000 (因为aveq的单位为毫秒)。
await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。即 delta(use)/delta(rio+wio)
%util: 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作，或者说一秒中有多少时间 I/O 队列是非空的。即 delta(use)/s/1000 (因为use的单位为毫秒)

如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘
可能存在瓶颈。
idle小于70% IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait.

同时可以结合vmstat 查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比,高过30%时IO压力高)

另外还可以参考
一般:
svctm < await (因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了)，
svctm的大小一般和磁盘性能有关:CPU/内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致 svctm 的增加。
await: await的大小一般取决于服务时间(svctm) 以及 I/O 队列的长度和 I/O 请求的发出模式。
如果 svctm 比较接近 await，说明I/O 几乎没有等待时间；
如果 await 远大于 svctm，说明 I/O队列太长，应用得到的响应时间变慢，
如果响应时间超过了用户可以容许的范围，这时可以考虑更换更快的磁盘，调整内核 elevator算法，优化应用，或者升级 CPU。
队列长度(avgqu-sz)也可作为衡量系统 I/O 负荷的指标，但由于 avgqu-sz 是按照单位时间的平均值，所以不能反映瞬间的 I/O 洪水。

别人一个不错的例子.(I/O 系统 vs. 超市排队)
举一个例子，我们在超市排队 checkout 时，怎么决定该去哪个交款台呢? 首当是看排的队人数，5个人总比20人要快吧?除了数人头，我们也常常看看前面人购买的东西多少，如果前面有个采购了一星期食品的大妈，那么可以考虑换个队排了。还有就是收银员的速度了，如果碰上了连钱都点不清楚的新手，那就有的等了。另外，时机也很重要，可能 5分钟前还人满为患的收款台，现在已是人去楼空，这时候交款可是很爽啊，当然，前提是那过去的 5 分钟里所做的事情比排队要有意义(不过我还没发现什么事情比排队还无聊的)。
I/O 系统也和超市排队有很多类似之处:
r/s+w/s 类似于交款人的总数
平均队列长度(avgqu-sz)类似于单位时间里平均排队人的个数
平均服务时间(svctm)类似于收银员的收款速度
平均等待时间(await)类似于平均每人的等待时间
平均I/O数据(avgrq-sz)类似于平均每人所买的东西多少
I/O 操作率 (%util)类似于收款台前有人排队的时间比例。
我们可以根据这些数据分析出 I/O 请求的模式，以及 I/O 的速度和响应时间。
下面是别人写的这个参数输出的分析
# iostat -x 1
avg-cpu: %user %nice %sys %idle
16.24 0.00 4.31 79.44
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/cciss/c0d0
0.00 44.90 1.02 27.55 8.16 579.59 4.08 289.80 20.57 22.35 78.21 5.00 14.29
/dev/cciss/c0d0p1
0.00 44.90 1.02 27.55 8.16 579.59 4.08 289.80 20.57 22.35 78.21 5.00 14.29
/dev/cciss/c0d0p2
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
上面的 iostat 输出表明秒有 28.57 次设备 I/O 操作: 总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写) = 1.02+27.55 = 28.57 (次/秒) 其中写操作占了主体 (w:r = 27:1)。
平均每次设备 I/O 操作只需要 5ms 就可以完成，但每个 I/O 请求却需要等上 78ms，为什么? 因为发出的 I/O 请求太多 (每秒钟约 29 个)，假设这些请求是同时发出的，那么平均等待时间可以这样计算:
平均等待时间 = 单个 I/O 服务时间 * ( 1 + 2 + … + 请求总数-1) / 请求总数
应用到上面的例子: 平均等待时间 = 5ms * (1+2+…+28)/29 = 70ms，和 iostat 给出的78ms 的平均等待时间很接近。这反过来表明 I/O 是同时发起的。
每秒发出的 I/O 请求很多 (约 29 个)，平均队列却不长 (只有 2 个左右)，这表明这 29 个请求的到来并不均匀，大部分时间 I/O 是空闲的。
一秒中有 14.29% 的时间 I/O 队列中是有请求的，也就是说，85.71% 的时间里 I/O 系统无事可做，所有 29 个 I/O 请求都在142毫秒之内处理掉了。
delta(ruse+wuse)/delta(io) = await = 78.21 => delta(ruse+wuse)/s=78.21 * delta(io)/s = 78.21*28.57 =2232.8，表明每秒内的I/O请求总共需要等待2232.8ms。所以平均队列长度应为 2232.8ms/1000ms = 2.23，而iostat 给出的平均队列长度 (avgqu-sz) 却为 22.35，为什么?! 因为 iostat 中有 bug，avgqu-sz值应为 2.23，而不是 22.35。