怎么提升Linux性能，看完这篇文章，彻底掌握"平均负载"( 二 ) _Linux性能

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：
# 关于 grep 和 wc 的用法请查询它们的手册或者网络搜索$ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l2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。
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。
因为案例分析都是基于机器上的操作，所以不要只是听听、看看就够了，最好还是跟着我实际操作一下。
前提准备下面的案例都是基于 Ubuntu 18.04 ，当然，同样适用于其他 linux 系统。我使用的案例环境如下所示。