标签：其他 导致 平均值 name pst code 进程 常用 load
使用 uptime 查看 系统负载情况
load average:
依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载
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。
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。
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。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
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：
grep ‘model name‘ /proc/cpuinfo | wc -l
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。
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。
平均负载与 CPU 使用率
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。
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。
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。
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：
stress --cpu 1 --timeout 600
接着，在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
watch -d uptime
在第三个终端 使用 mpstat 查看cpu 使用情况
mpstat -P ALL 5
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：
从这里可以明显看到，stress 进程的 CPU 使用率为 89%。
模拟IO密集型的操作
1.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：
stress -i 1 --timeout 600
2.还是在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
watch -d uptime
3.然后，第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
mpstat -P ALL 5 1
使用 pidstat 观察
压力还是有stress 进程造成的。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yg_zhang/p/11522940.html
