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Linux 性能優(yōu)化之平均負(fù)載什么是平均負(fù)載如何查看系統(tǒng)的平均負(fù)載平均負(fù)載案例分析總結(jié)

發(fā)布時(shí)間：2023-07-03 14:17:43 作者：網(wǎng)友整理

什么是平均負(fù)載

系統(tǒng)平均負(fù)載是可運(yùn)行或不中斷的平均進(jìn)程數(shù)。
處于可運(yùn)行狀態(tài)的進(jìn)程正在使用CPU或等待使用CPU。無(wú)限的過(guò)程
可中斷狀態(tài)正在等待某些I / O訪(fǎng)問(wèn)，例如，等待磁盤(pán)。取三項(xiàng)平均值
時(shí)間間隔。負(fù)載平均沒(méi)有針對(duì)系統(tǒng)中的CPU數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)化，因此負(fù)載平均為1
表示一直裝載單個(gè)CPU系統(tǒng)，而在4個(gè)CPU系統(tǒng)上則意味著75％的時(shí)間處于空閑狀態(tài)

如何查看系統(tǒng)的平均負(fù)載

uptime 命令

例如

uptime
 16:00:44 up 2 min,  0 users,  load average: 0.52, 0.58, 0.59

uptime 命令的平均負(fù)載值和cpu數(shù)量有密切的關(guān)系

平均負(fù)載案例分析

下?，我們以三個(gè)示例分別來(lái)看這三種情況，并? IOStat、mpstat、pidstat 等?具，找出平均負(fù)載升?的根源。

因?yàn)榘咐治龆际腔跈C(jī)器上的操作，所以不要只是聽(tīng)聽(tīng)、看看就夠了，最好還是跟著我實(shí)際操作?下。

你的準(zhǔn)備

下?的案例都是基于 Ubuntu 18.04，當(dāng)然，同樣適?于其他 linux 系統(tǒng)。我使?的案例環(huán)境如下所示。

機(jī)器配置：2 CPU，8GB 內(nèi)存。預(yù)先安裝 stress 和 sysstat 包，如 apt install stress sysstat。

在這?，我先簡(jiǎn)單介紹?下 stress 和 sysstat。

stress 是?個(gè) Linux 系統(tǒng)壓?測(cè)試?具，這?我們?作異常進(jìn)程模擬平均負(fù)載升?的場(chǎng)景。

? sysstat 包含了常?的 Linux 性能?具，?來(lái)監(jiān)控和分析系統(tǒng)的性能。我們的案例會(huì)?到這個(gè)包的兩個(gè)命令 mpstat 和pidstat。

mpstat 是?個(gè)常?的多核 CPU 性能分析?具，?來(lái)實(shí)時(shí)查看每個(gè) CPU 的性能指標(biāo)，以及所有CPU的平均指標(biāo)。

pidstat 是?個(gè)常?的進(jìn)程性能分析?具，?來(lái)實(shí)時(shí)查看進(jìn)程的 CPU、內(nèi)存、I/O 以及上下?切換等性能指標(biāo)。

此外，每個(gè)場(chǎng)景都需要你開(kāi)三個(gè)終端，登錄到同?臺(tái) Linux 機(jī)器中。

實(shí)驗(yàn)之前，你先做好上?的準(zhǔn)備。如果包的安裝有問(wèn)題，可以先在google?下??解決，如果還是解決不了，再來(lái)留?區(qū)找

我，這事?應(yīng)該不難。

另外要注意，下?的所有命令，我們都是默認(rèn)以 root ?戶(hù)運(yùn)?。所以，如果你是?普通?戶(hù)登陸的系統(tǒng)，一定要先運(yùn)? sudo

su root 命令切換到 root ?戶(hù)。

如果上?的要求都已經(jīng)完成了，你可以先? uptime 命令，看一下測(cè)試前的平均負(fù)載情況：

$ uptime

..., load average: 0.11, 0.15, 0.09

場(chǎng)景?：CPU 密集型進(jìn)程

?先，我們?cè)诘?個(gè)終端運(yùn)? stress 命令，模擬?個(gè) CPU 使?率 100% 的場(chǎng)景：

$ stress --cpu 1 --timeout 600

接著，在第?個(gè)終端運(yùn)?uptime查看平均負(fù)載的變化情況：

# -d 參數(shù)表示?亮顯示變化的區(qū)域

$ watch -d uptime

..., load average: 1.00, 0.75, 0.39

最后，在第三個(gè)終端運(yùn)?mpstat查看 CPU 使?率的變化情況：

# -P ALL 表示監(jiān)控所有CPU，后?數(shù)字5表示間隔5秒后輸出?組數(shù)據(jù)

$ 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從終端?中可以看到，1 分鐘的平均負(fù)載會(huì)慢慢增加到 1.00，?從終端三中還可以看到，正好有?個(gè) CPU 的使?率為

100%，但它的 iowait 只有 0。這說(shuō)明，平均負(fù)載的升?正是由于 CPU 使?率為 100% 。

那么，到底是哪個(gè)進(jìn)程導(dǎo)致了 CPU 使?率為 100% 呢？你可以使? pidstat 來(lái)查詢(xún)：

# 間隔5秒后輸出?組數(shù)據(jù)

$ 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

從這?可以明顯看到，stress進(jìn)程的CPU使?率為100%。

場(chǎng)景?：I/O 密集型進(jìn)程

?先還是運(yùn)? stress 命令，但這次模擬 I/O 壓?，即不停地執(zhí)? sync：

$ stress -i 1 --timeout 600

還是在第?個(gè)終端運(yùn)?uptime查看平均負(fù)載的變化情況：

$ watch -d uptime

..., load average: 1.06, 0.58, 0.37

然后，第三個(gè)終端運(yùn)?mpstat查看 CPU 使?率的變化情況：

# 顯示所有CPU的指標(biāo)，并在間隔5秒輸出?組數(shù)據(jù)

$ 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

從這?可以看到，1 分鐘的平均負(fù)載會(huì)慢慢增加到 1.06，其中?個(gè) CPU 的系統(tǒng)CPU使?率升?到了 23.87，? iowait ?達(dá)

67.53%。這說(shuō)明，平均負(fù)載的升?是由于 iowait 的升?。

那么到底是哪個(gè)進(jìn)程，導(dǎo)致 iowait 這么?呢？我們還是? pidstat 來(lái)查詢(xún)：# 間隔5秒后輸出?組數(shù)據(jù)，-u表示CPU指標(biāo)

$ 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

可以發(fā)現(xiàn)，還是 stress 進(jìn)程導(dǎo)致的。

場(chǎng)景三：?量進(jìn)程的場(chǎng)景

當(dāng)系統(tǒng)中運(yùn)?進(jìn)程超出 CPU 運(yùn)?能?時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)等待 CPU 的進(jìn)程。

?如，我們還是使? stress，但這次模擬的是 8 個(gè)進(jìn)程：

$ stress -c 8 --timeout 600

由于系統(tǒng)只有 2 個(gè)CPU，明顯? 8 個(gè)進(jìn)程要少得多，因?，系統(tǒng)的 CPU 處于嚴(yán)重過(guò)載狀態(tài)，平均負(fù)載?達(dá)7.97：

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

接著再運(yùn)?pidstat來(lái)看?下進(jìn)程的情況：

# 間隔5秒后輸出?組數(shù)據(jù)

$ 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 個(gè)進(jìn)程在爭(zhēng)搶 2 個(gè) CPU，每個(gè)進(jìn)程等待 CPU 的時(shí)間（也就是代碼塊中的 %wait 列）?達(dá) 75%。這些超出 CPU

計(jì)算能?的進(jìn)程，最終導(dǎo)致 CPU 過(guò)載。