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)。
要想获得服务器的CPU负载情况,有下面三种命令:
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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 [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
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简单说下CPU负载和CPU利用率的区别
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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:如果我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仅负责一个工作嘛! 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
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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" .
http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6668149.html
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