Linux系统下CPU使用(load average)梳理

在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。

对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题:
 
1)系统load高不一定是性能有问题。
因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算
 
2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
因为Load高只是代表需要运行的队列累计过多了。但队列中的任务实际可能是耗Cpu的,也可能是耗i/0奶子其他因素的。
 
3)系统长期Load高,解决办法不是一味地首先增加CPU
因为Load只是表象,不是实质。增加CPU个别情况下会临时看到Load下降,但治标不治本。
 
4)在Load average 高的情况下需要鉴别系统瓶颈到底是CPU不足,还是io不够快造成或是内存不足造成的。
 
===============================================================================================================
要想获得服务器的CPU负载情况,有下面几种命令:
1)w命令
[root@localhost ~]# w
 12:12:41 up 167 days, 20:46,  2 users,  load average: 0.00, 0.01, 0.05
USER     TTY      FROM             LOGIN@   IDLE   JCPU   PCPU WHAT
root     pts/0    192.168.1.5      10:01    1.00s  0.11s  0.00s w
root     pts/2    192.168.1.5      10:19    1:47m  0.04s  0.04s -bash
  
2)uptime命令(一般首先会根据最后那个15分钟的load负载为准)
[root@localhost ~]# uptime
 12:12:55 up 167 days, 20:46,  2 users,  load average: 0.00, 0.01, 0.05
  
3)top命令
[root@localhost ~]# top
top - 12:13:22 up 167 days, 20:47,  2 users,  load average: 0.00, 0.01, 0.05
Tasks: 272 total,   1 running, 271 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.0 us,  0.1 sy,  0.0 ni, 99.9 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 65759080 total, 58842616 free,   547908 used,  6368556 buff/cache
KiB Swap:  2097148 total,  2097148 free,        0 used. 64264884 avail Mem
................
 
对上面第三行的解释:
us(user cpu time):用户态使用的cpu时间比
sy(system cpu time):系统态使用的cpu时间比
ni(user nice cpu time):用做nice加权的进程分配的用户态cpu时间比
id(idle cpu time):空闲的cpu时间比
wa(io wait cpu time):cpu等待磁盘写入完成时间
hi(hardware irq):硬中断消耗时间
si(software irq):软中断消耗时间
st(steal time):虚拟机偷取时间
 
以上解释的这些参数的值加起来是100%。
 
4)vmstat
[root@localhost ~]# vmstat
procs -----------memory---------------------swap-------io---------system--------cpu-----
r  b      swpd   free    buff   cache    si   so    bi    bo     in   cs     us sy id wa st
3  0      0      1639792 724280 4854236  0    0     4     34     4    0      19 45 35  0  0
 
解释说明:
-----------------------------
procs部分的解释
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部分的解释
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部分的解释
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部分的解释
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部分的解释
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部分的解释
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)
 
 
5)也可以使用dstat命令查看cpu信息
[root@localhost ~]# dstat
----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
usr sys idl wai hiq siq| read  writ| recv  send|  in   out | int   csw
 19  45  35   0   0   0|  30k  265k|   0     0 |   0     0 |9025    12k
  9  18  73   0   0   0|   0   144k|2578k   65k|   0     0 |3956  4343
 
6)可以使用iostat查看IO负载
[root@localhost ~]# iostat 1 1
Linux 2.6.32-696.16.1.el6.x86_64 (nc-ftp01.kevin.cn)    2017年12月29日     _x86_64_    (4 CPU)
 
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          19.32    0.00   45.44    0.06    0.26   34.93
 
Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
xvda             14.17        29.94       265.17   63120486  558975100

解释说明:
avg-cpu: 总体cpu使用情况统计信息,对于多核cpu,这里为所有cpu的平均值
%user: 在用户级别运行所使用的CPU的百分比.
%nice: nice操作所使用的CPU的百分比.
%sys: 在系统级别(kernel)运行所使用CPU的百分比.
%iowait: CPU等待硬件I/O时,所占用CPU百分比.
%idle: CPU空闲时间的百分比.

Device段:各磁盘设备的IO统计信息
tps: 每秒钟发送到的I/O请求数.
Blk_read /s: 每秒读取的block数.
Blk_wrtn/s: 每秒写入的block数.
Blk_read:   读入的block总数.
Blk_wrtn:  写入的block总数.

[root@localhost ~]# iostat -x -k -d 1
Linux 2.6.32-696.el6.x86_64 (centos6-vm02)  01/04/2018  _x86_64_    (4 CPU)

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
scd0              0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     8.00     0.00    0.36    0.36    0.00   0.36   0.00
vda               0.01     0.13    0.04    0.13     0.60     0.89    18.12     0.00    2.78    0.19    3.53   2.55   0.04
dm-0              0.00     0.00    0.04    0.22     0.58     0.88    11.25     0.00    3.27    0.25    3.82   1.61   0.04
dm-1              0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     8.00     0.00    0.13    0.13    0.00   0.04   0.00
dm-2              0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     7.91     0.00    0.19    0.10    5.00   0.16   0.00

解释说明:
rrqm/s: 每秒对该设备的读请求被合并次数,文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并
wrqm/s: 每秒对该设备的写请求被合并次数
r/s: 每秒完成的读次数
w/s: 每秒完成的写次数
rkB/s: 每秒读数据量(kB为单位)
wkB/s: 每秒写数据量(kB为单位)
avgrq-sz:平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)
avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度
await: 平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间,毫秒为单位)
svctm: 平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)
%util: 采用周期内用于IO操作的时间比率,即IO队列非空的时间比率

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)

简单说下CPU负载和CPU利用率的区别

1)CPU利用率:显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比
2)CPU负载:显示的是一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数。

CPU利用率高,并不意味着负载就一定大。
举例来说:
如果有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能,那么此时CPU的使用率可能达到100%,但是CPU的工作负载则是趋近于"1",因为CPU仅负责一个工作!
如果同时执行这样的程序两个呢?CPU的使用率还是100%,但是工作负载则变成2了。所以也就是说,当CPU的工作负载越大,代表CPU必须要在不同的工作之间
进行频繁的工作切换。
 
------------------------下面通过一个电话亭打电话的比喻来说明这两者之间的区别------------------------
某公用电话亭,有一个人在打电话,四个人在等待,每人限定使用电话一分钟,若有人一分钟之内没有打完电话,只能挂掉电话去排队,等待下一轮。
电话在这里就相当于CPU,而正在或等待打电话的人就相当于任务数。
 
在电话亭使用过程中,肯定会有人打完电话走掉,有人没有打完电话而选择重新排队,更会有新增的人在这儿排队,这个人数的变化就相当于任务数的增减。
为了统计平均负载情况,我们5分钟统计一次人数,并在第1、5、15分钟的时候对统计情况取平均值,从而形成第1、5、15分钟的平均负载。
 
有的人拿起电话就打,一直打完1分钟,而有的人可能前三十秒在找电话号码,或者在犹豫要不要打,后三十秒才真正在打电话。如果把电话看作CPU,人数看
作任务,我们就说前一个人(任务)的CPU利用率高,后一个人(任务)的CPU利用率低。当然, CPU并不会在前三十秒工作,后三十秒歇着,只是说,有的程
序涉及到大量的计算,所以CPU利用率就高,而有的程序牵涉到计算的部分很少,CPU利用率自然就低。但无论CPU的利用率是高是低,跟后面有多少任务在排队
没有必然关系。

load average相关梳理(一分钟,五分钟,十五分钟的平均CPU负载,最重要的指标是最后一个数字,即前15分钟的平均CPU负载,这个数字越小越好。所谓CPU负载指的是一段时间内任务队列的长度,通俗的讲,就是一段时间内一共有多少任务在使用或等待使用CPU。(当前的"负载值除以cpu核数"就是cpu的利用率))

load average表示的是系统的平均负荷,即CPU的Load。
它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息,也就是CPU使用队列的长度的统计信息。
它包括3个数字,分别表示系统在1、5、15分钟内进程队列中的平均进程数量(即处理的进程情况),
原则上来说这3个数字越小越好,数字越小表示服务器的工作量越小,系统负荷比较轻
 
当CPU完全空闲的时候,平均负荷为0(即load average的值为0);当CPU工作量饱和的时候,平均负荷为1。
 
这里需要注意的是:
load average这个输出值,这三个值的大小一般不能大于系统逻辑CPU的个数
比如一台服务器有4个逻辑CPU,如果load average的三个值长期大于4时,说明CPU很繁忙,负载很高,可能会影响系统性能;
但是偶尔大于4时,倒不用担心,一般不会影响系统性能。
相反,如果load average的输出值小于CPU的个数,则表示CPU还有空闲,比如本例中的输出,CPU是比较空闲的。
 
 
-------------load average举例理解---------------
判断系统负荷是否过重,必须理解load average的真正含义。假设当前我的一台服务器只有一个CPU,所有的运算都必须由这个CPU来完成。
不妨把这个CPU想象成一座大桥,桥上只有一根车道,所有车辆都必须从这根车道上通过(很显然,这座桥只能单向通行)。
1)系统负荷为0,意味着大桥上一辆车也没有。
2)系统负荷为0.5,意味着大桥一半的路段有车。
3)系统负荷为1.0,意味着大桥的所有路段都有车,也就是说大桥已经"满"了。但是必须注意的是,直到此时大桥还是能顺畅通行的。
4)系统负荷为1.7,意味着车辆太多了,大桥已经被占满了(100%),后面等着上桥的车辆为桥面车辆的70%。
   以此类推,系统负荷2.0,意味着等待上桥的车辆与桥面的车辆一样多;
   系统负荷3.0,意味着等待上桥的车辆是桥面车辆的2倍。
   总之,当系统负荷大于1,后面的车辆就必须等待了;系统负荷越大,过桥就必须等得越久。
 
CPU的系统负荷,基本上等同于上面的类比。大桥的通行能力,就是CPU的最大工作量;桥梁上的车辆,就是一个个等待CPU处理的进程(process)。
如果CPU每分钟最多处理100个进程,那么:
系统负荷0.2,意味着CPU在这1分钟里只处理20个进程;
系统负荷1.0,意味着CPU在这1分钟 里正好处理100个进程;
系统负荷1.7,意味着除了CPU正在处理的100个进程以外,还有70个进程正排队等着CPU处理。
 
为了服务器顺畅运行,系统负荷最好不要超过1.0,这样就没有进程需要等待了,所有进程都能第一时间得到处理。
很显然,1.0是一个关键值,超过这个值,系统就不在最佳状态了,就需要动手干预了。
 
 
--------1.0是系统负荷的理想值吗?-----------
不一定,系统管理员往往会留一点余地,当这个值达到0.7,就应当引起注意了。
以往经验是这样的:
当系统负荷持续大于0.7,必须开始调查了,问题出在哪里,防止情况恶化。
当系统负荷持续大于1.0,必须动手寻找解决办法,把这个值降下来。
当系统负荷达到5.0,就表明系统有很严重的问题,长时间没有响应,或者接近死机了。觉不能让系统达到这个值。
 
 
上面,假设我的这台服务器只有1个CPU。如果它装了2个CPU,就意味着服务器的处理能力翻了一倍,能够同时处理的进程数量也翻了一倍。
还是用大桥来类比,两个CPU就意味着大桥有两根车道了,通车能力翻倍了。
所以,2个CPU表明系统负荷可以达到2.0,此时每个CPU都达到100%的工作量。推广开来,n个CPU的服务器,可接受的系统负荷最大为n.0。
 
 
---------至于load average是多少才算理想,这个有争议,各有各的说法---------
个人比较赞同CPU负载小于等于"内核数乘以0.5-0.7"算是一种理想状态。
比如4核CPU的服务器,理想负载是小于等于2,最好不要超过2.8,否则性能多少会受影响。
 
不管某个CPU的性能有多好,1秒钟能处理多少任务,可以认为它无关紧要,虽然事实并非如此。
在评估CPU负载时,只以5分钟为单位做统计任务队列长度。如果每隔5分钟统计的时候,发现任务队列长度都是1,那么CPU负载就为1。
 
假如现在某台服务器只有一个单核的CPU,负载一直为1,意味着没有任务在排队,还不错。
但是这台服务器是双核CPU,等于是有4个内核,每个内核的负载为1的话,总负载为4。这就是说,如果这台服务器的CPU负载长期保持在4左右,还可以接受。
但是每个内核的负载为1,并不能算是一种理想状态!这意味着服务器的CPU一直很忙,不得清闲。
 
 
-----------load average返回三个平均值应该参考哪个值?------------
如果只有1分钟的系统负荷大于1.0,其他两个时间段都小于1.0,这表明只是暂时现象,问题不大。
如果15分钟内,平均系统负荷大于1.0(调整CPU核心数之后),表明问题持续存在,不是暂时现象。
所以应该主要观察"15分钟系统负荷",将它作为服务器正常运行的指标。
 
----------如何来降低服务器的CPU负载?--------------
最简单办法的是更换性能更好的服务器,不要想着仅仅提高CPU的性能,那没有用,CPU要发挥出它最好的性能还需要其它软硬件的配合。
在服务器其它方面配置合理的情况下,CPU数量和CPU核心数(即内核数)都会影响到CPU负载,因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。两块CPU要比一块
CPU好,双核要比单核好。因此,需要记住的是:除去CPU性能上的差异,CPU负载是基于内核数来计算的。有一个说法是"有多少内核,即有多少负载"。

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