理解 uptime 的：“平均负载”？如何模拟测试

每次发现系统变慢时，我们通常做的第一件事，就是执行 top 或者 uptime 命令，来了解系统的负载情况。比如像下面这样，我在命令行里输入了 uptime 命令，系统也随即给出了结果。

[root@localhost ~]# uptime

15:34:11 up 140 days, 1:23, 6 users, load average: 0.03, 0.09, 2.75

以上命令说明

02:34:03              // 当前时间

up 2 days, 20:14      // 系统运行时间

1 user                // 正在登录用户数

load average: 0.03, 0.09, 2.75

而最后三个数字呢，依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。

如何观测和理解这个最常见、也是最重要的系统指标。

一:什么是平均负载

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。这里我先解释下，可运行状态和不可中断状态这俩词儿。

二:可运行状态

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。

二:不可中断状态

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。

举个例子:

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，不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制

因此，你可以简单理解为，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，你把它直接当成活跃进程数的平均值也没问题。

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？

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。
在 4 个 CPU 的系统上，意味着 CPU 有 50% 的空闲。
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。

平均负载为多少时合理

讲完了什么是平均负载，现在我们再回到最开始的例子，不知道你能否判断出，在 uptime 命令的结果里，那三个时间段的平均负载数，多大的时候能说明系统负载高？或是多小的时候就能说明系统负载很低呢？

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：

[root@localhost ~]# lscpu |grep "^CPU(s):.*"

CPU(s): 32

[root@localhost ~]# grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l

32

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，且慢，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。

举个例子：

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？

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 使用率这里是有区别的

现实工作中，我们经常容易把平均负载和 CPU 使用率混淆，所以在这里，我也做一个区分。

可能你会疑惑，既然平均负载代表的是活跃进程数，那平均负载高了，不就意味着 CPU 使用率高吗？

我们还是要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。

平均负载案例分析

下面，我们以三个示例分别来看这三种情况，并用 iostat、mpstat、pidstat 等工具，找出平均负载升高的根源。

下面的案例都是基于 Centos进行测试，当然，同样适用于其他 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示：

机器配置：2 CPU，4GB 内存。

预先安装 stress 和 sysstat 包，如

yum install stress sysstat

命令介绍

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。

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、I/O 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。

场景一：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：

[root@iZbp1hy7gff0krlfsjqsvgZ app]# stress #命令的参数帮助

`stress' imposes certain types of compute stress on your system

Usage: stress [OPTION [ARG]] ...

 -?, --help         show this help statement

     --version      show version statement

 -v, --verbose      be verbose

 -q, --quiet        be quiet

 -n, --dry-run      show what would have been done

 -t, --timeout N    timeout after N seconds   #多长时间

     --backoff N    wait factor of N microseconds before work starts

 -c, --cpu N        spawn N workers spinning on sqrt()

 -i, --io N         spawn N workers spinning on sync()

 -m, --vm N         spawn N workers spinning on malloc()/free()

     --vm-bytes B   malloc B bytes per vm worker (default is 256MB)

     --vm-stride B  touch a byte every B bytes (default is 4096)

     --vm-hang N    sleep N secs before free (default none, 0 is inf)

     --vm-keep      redirty memory instead of freeing and reallocating

 -d, --hdd N        spawn N workers spinning on write()/unlink()

     --hdd-bytes B  write B bytes per hdd worker (default is 1GB)

Example: stress --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 10s

Note: Numbers may be suffixed with s,m,h,d,y (time) or B,K,M,G (size).

执行压测命令第一个终端执行的命令

$ stress --cpu 1 --timeout 600   
#或者执行$ stress -c 1 -t 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, 0.82, 0.41

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

那么，到底是哪个进程导致了 CPU 使用率为 100% 呢？你可以使用 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

场景二：I/O 密集型进程

首先还是运行 stress 命令，但这次模拟 I/O 压力，即不停地执行 sync：

# 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

从这里可以看到，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 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。

场景三：大量进程的场景

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。

比如，我们还是使用 stress，但这次模拟的是 8 个进程：

$ stress -c 8 --timeout 600

由于系统只有 2 个 CPU，明显比 8 个进程要少得多，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。

小结

分析完这三个案例，我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。